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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。
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云南天文台研究员倪蕾、林隽和阿卜杜拉-扎法尔博士等人聚焦太阳低层大气这一特殊环境，利用单流体辐射磁流体力学模拟技术，深入研究了从光球到日冕底部不完全电离区域的动态磁重联过程。他们发现，在这一环境中，磁重联过程并非一成不变，而是会经历从等离子体团不稳定性主导的磁重联到爆发式的动态佩切克式磁重联的转变。
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