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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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刘星彤是一名焊工，对焊接近乎痴迷。小时候，他家附近有一个焊接作坊，每次放学路过，刘星彤总要蹲在旁边看一会，“光一亮，两块铁就连在一起了，感觉特别神奇”。电弧和熔池就像磁力的两极，吸引着彼此也深深吸引着他。
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