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　　　　在临时安置点，帐篷里摆着新发的床、桌、被褥、米、面、油，帐篷外放着新发的火炉。不远处的空地上，堆放着从震区外送来的牛粪、木柴、煤炭。卫生巾、儿童纸尿裤等物资也陆陆续续到了。曾嘉懿看到，村民们已能领到新鲜的牛肉、猪肉。

真菌对环境极为敏感，与传统的合成机器人相比，新的真菌“生物混合机器人”在检测农田中的化学污染物、毒药或病原体方面表现更出色。真菌能在极咸的水或严寒环境中生存，这使得这类机器人在极端环境中比动物或植物“生物混合机器人”更具优势。真菌“生物混合机器人”还可在危险环境中协助检测辐射。另外，这些机器人完成任务后，需要的清理工作较少，遗留的有害物质也较少。（记者张佳欣）

　　　　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。