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为此，国际合作研究团队通过使用人工智能的深度学习方法，设计神经网络，生成基于实际观测的中性碳吸收线特征的大量仿真样本去训练深度学习神经网络，并使用这些被“训练好”的深度学习神经网络在斯隆巡天三期释放的数据中搜寻中性碳吸收体。
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张凡团队开发了一系列尺寸均一、结构和发射波长可调的新型过渡金属元素铬敏化的镧系纳米发光颗粒（CLNPs）。CLNPs可以外延生长至传统镧系敏化纳米粒子表面，形成长程有序的核壳纳米界面结构，对传统镧系纳米颗粒进行敏化，实现最高二十倍的发光增强。这一发现不仅拓宽了现有镧系纳米颗粒的工具库，还开启了依靠过渡金属敏化来实现镧系纳米颗粒高效发光的新领域。
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