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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。

　　　　人社部新职业评审专家、中国人事科学研究院企业人事管理研究室主任研究员范巍也对此持乐观态度，认为用户增长运营师将通过国家配套的职业教育和技能认定，在一些地方享受如落户、购房等人才支持政策，从而进一步拓宽从业者发展空间，促进行业人才队伍高质量发展。