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张潇雅坦言，这个职业虽然辛苦，但成就感也很强。比如，有的卒中患者从几个月都坐不稳，康复到两个月能动一下腿，最后可以重新站起来。再比如，突发疾病的研究生从无法感觉到自己的脚，双下肢严重肌肉萎缩，到能够继续学业。“他们的康复，让我们深刻意识到自己的职业对别人人生的影响，认识到坚持的意义。”张潇雅说。

　　　　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。