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　　　　具身智能的核心特征之一在于其动态适应能力。传统人工智能系统通常基于固定的规则或模型，而具身智能具有更强的灵活性和学习能力，能够在不断变化的环境中做出实时反应。它的这种动态适应特性适合军事、无人驾驶等领域。在这些场景中，环境和任务是高度不确定的，智能体必须在毫秒级时间内完成决策并采取行动。因此，具身智能是人工智能从静态、预设逻辑向动态、实时感知行为的重大进化。

谭韵对中青报·中青网记者说，由于市委主要领导在台下坐镇，通常被问政官员不会在节目上毫不理会，“但他们可能会对你的问题绕来绕去，不断强调自己做了什么”。她对此总结了一个三段论：“一认错，二难过，三说怎么做。”谭韵曾遇到有官员不管问什么都只说“我错了”，“但其实我是想跟他好好去探讨究竟该怎么解决问题”。

　　　　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。