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研究团队采用创新方法，首先形成与真实吸收线无任何区别的仿真信号来充分训练深度神经网络，使之学习吸收线的所有特征；为提高探测灵敏度，研究团队有意增加了低信噪比样本的训练，使深度学习神经网络的探测精度达到99.8%，探测完备性也显著提升约30%，达到99%。这种人工智能的训练和搜寻方式大大缩短搜寻时间，并提高探测灵敏度和对微弱信号探测的完备性。
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分布式量子计算是解决量子计算可扩展性难题的一条可行路径，它通过非局域量子门连接独立的量子计算节点，从而整合量子网络中的算力资源来实现量子计算规模的提升。然而，非局域量子门目前仅在数十米的尺度下实现实验演示，无法满足在大尺度量子网络中整合算力资源的需求。
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