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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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陶勇也会和制作团队产生分歧。“我们希望陶老师在短视频里对于讨论度高的护眼产品的功效作出明确的回复,想听他解答“××产品到底有没有用?”但是他觉得这样轻易下判断是不合理的。就像慢跑可以增强体质、预防感冒,我们却不能说跑步就能治疗感冒。”邹兵艳理解陶勇的顾虑,制作团队还是以陶勇的想法作为最终的行动指南。
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