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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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“近期，各地发布的有关‘公摊’的政策，往往与现房销售，建筑新规以及提高得房率并列在一起，这些都是对房地产供给管理的重要政策创新，（这些将）提高住房管理的精细化水平，信息透明度，从业主需求的角度，完善公共空间和配套设施，提高业主福利。”李宇嘉说。
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