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“在一个紧急项目中，如果团队成员对紧急计划产生分歧，你会如何通过快速决策和团队合作解决这一矛盾，以确保项目进度？”AI面试官在视频中明确认定了面试场景，要求学生在既定时间里进行情景式的回答。这种一对一面试的形式，也让学生有一种面向面试官的即视感。
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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。
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