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　　　　翁研自幼便对汽车零件的构造和原理充满好奇。他痴迷于探究零件原理，常亲手拆装、维修。每当成功修复损坏部件，强烈的成就感便在心底油然而生。这份成就感如同燃料，化作他在汽修道路上不断前行的强大动力。他选择技术学校，立志在汽修领域深入学习、持续深耕。入学第二年，他参加校技能大赛，一举斩获第三名的佳绩。这次宝贵经历，彻底点燃了他对竞赛的热情，他自此一头扎进汽修领域的竞赛训练中。

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。

　　　　其中，新能源车新车降价车型的降价力度算术平均达到1.8万元，降价幅度为9.2％；常规燃油车新车降价车型的降价力度算术平均达到1.3万元，降价幅度为6.8％；总体乘用车市场新车降价车型的降价力度算术平均则达到1.6万元，降价幅度为8.3％。这些数据进一步证明了汽车市场竞争的残酷性和降价策略的普遍性。