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清华大学自动化系副教授吴嘉敏介绍，该团队利用RUSH3D在脑科学、免疫学、医学与药学等多学科展示了令人瞩目的成果，如首次在活体小鼠上以单细胞分辨率实现了覆盖大脑皮层2/3层的高速长时程三维观测，捕捉了多感官刺激下皮层各脑区的各异性响应模式，能够连续多天以单神经元精度追踪大规模神经响应等，“这些初步实验虽然仅展现了RUSH3D应用的冰山一角，但充分展示了其为神经科学、免疫学、药学等领域前沿研究所带来的广阔应用前景”。（记者邓晖）
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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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