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林宇辉找来国内外的画像工具书和教材，先画身边人，根据头脑中的记忆画，学着把握人的面部特征。后来他每天去济南火车站，带着面包和矿泉水，一待就是一天。“火车站里南来北往的人，什么脸型的都有”，他一边观察，一边在纸上画表情神态、年龄相貌，两三分钟一张，两年间画了几万张人像。
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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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