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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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【环球时报特约记者 晨阳】在火星探测热潮方兴未艾之际，新一轮木星探测计划也陆续展开——欧洲航天局的“木星冰卫星探测器”率先于去年起飞前往木星；美国国家航空航天局（NASA）的“欧罗巴快船”探测器于10月15日奔赴木卫二探寻生命的踪迹；与此同时，中国国家航天局也公布计划称，中国将发射天问四号探测器，对木星和木星的卫星进行研究。为何木星近年持续吸引全球航天界的高度关注？探测木星又难在哪里？
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