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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。

　　　　根据检测，该核电站的故障由反应堆堆芯中的辐照监督管磨损引起。当时，此类维修技术都掌握在国外核电巨头手中，国内尚属空白。如何实现高辐射环境下的反应堆堆内构件在役维修，成为摆在何少华团队面前的难题。维修团队制定的方案涉及水下测量、水下切割、水下焊接、水下远距离输送等多项技术，挑战性极大，何少华和团队开始了24小时连轴转的实验模式。何少华每天早上5点上班，晚上8点多才回家。