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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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中国航空学会副理事长、中国民航局原总工程师殷时军表示，“农业无人机的应用场景从前些年的喷药、撒肥等，拓展到农业的短距离运输等，这样的新场景、新服务是我们乐于见到的”。在他看来，“农业无人机是低空经济中发展成熟度最高的领域，先进的技术应用在农业上，传统农业迸发出了新的生命力”。
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