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2月1日，在四川省阿坝州，黄龙九寨站被大雪覆盖，这是川青铁路上的一座客运站。在这里，寒冷的天气并未阻挡志愿者们热情的脚步，他们忙碌在车站的各个角落，为重点旅客提供问询、引导、帮扶等贴心服务，同时协助工作人员撒盐除雪，在进出站口铺设防滑毯，全面检查候车区域的供暖设备，全力确保旅客能在温暖舒适的环境中候车。

　　　　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。