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轮胎安装站也是一个无人工位，轮胎经过专门的输送链来到工位，5台机器人设备会分别搭载不同的轮胎，“每个机器人会安装汽车的一个轮子，我们会根据客户订单需求，有的车要装备胎，有的车没有，如需安装，第5个机器人就会把备胎投放到汽车的备胎池里，若车辆的订单没有备胎，机器人则不会工作。机器人夹取轮胎后，同样会对车身进行视觉扫描，完成比对后才会把轮胎装上去。”孙涛说。
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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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