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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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推进太阳能电池、光子集成电路以及量子计算等领域的发展，离不开对材料光学特性的深入了解。但现有的实验方法，如激光测试，受到光波波长范围的限制。而模拟计算成本高昂，且需要满足严格的标准。因此，科学家一直在寻找替代方法，以快速预测不同材料的光学性质。
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