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　　　　根据国际能源署（IEA）的预测，到2050年，全球氢气需求将达到约亿吨以上，其中大部分来源于绿色氢气。复旦大学的这一研究成果为实现这一目标提供了新的技术支撑。未来，研究团队计划进一步基于自主建立的催化剂设计与合成平台，以及CryoTEM、原位拉曼、全原子KMC模拟等先进研究手段，拓展低成本、高活性、高稳定性的催化剂材料的研究，为绿色氢气生产提供更多创新方案。研究团队还计划依托复旦大学孵化的山海氢（上海）新能源科技有限公司，进一步推广成熟技术的落地，推动我国绿氢技术的发展。

“你看，小狗在叫，树叶会笑，风声在呢喃，不如好好欣赏一秒，迷迷糊糊的浪漫……”前不久，当12岁的意大利少年卢卡（音译）与40余名意大利安东尼亚诺小合唱团成员唱起《小美满》时，江苏大剧院在场的2500余名观众“沸腾”了。

　　　　本项研究通过人工智能的深度学习方法，对国际斯隆巡天三期释放的类星体光谱数据进行微弱信号搜寻和数据分析，发现107例宇宙早期星系内的冷气体云块成分的关键探针中性碳吸收体。相关研究方法与成果对探索星系如何形成和演化提供了新的研究方式，也充分显现人工智能在天文海量数据中探寻微弱信号的广泛应用潜力和前景。研究成果论文5月15日在国际天文学顶级期刊《皇家天文学会月报》(MNRAS)上发表。