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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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北京师范大学艺术传媒学院师资博士后、节目模式专家彭侃曾在接受采访时表示，如果没有市场回报的激励，出品方很难有动力来投资内容生产。因此，只有形成用户与平台间的良性循环，才能更好地保障用户消费体验。据了解，平台做法也更规范，比如通过“大结局点映礼预售”等方式提前告知。（孙丹丹）
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