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我在科研过程中经常使用人工智能，如将深度机器学习应用于粒子物理实验中的在线触发、离线信号事例选择，以及空间引力波探测中的噪声压制、信号检索与引力波波源参数反演等。应该说，人工智能是非常强大的工具，尤其是在基于GPU等计算“加速器”的发展带来的算力大幅提升之后，使用人工智能可以大幅度提高物理数据分析的效能。我也曾尝试问人工智能引擎一些物理问题，它能实时给出相关文献的初步总结，但只能作为参考，想要准确深入理解，还是要仔细阅读文献。
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通常，基本粒子分为玻色子和费米子两类。玻色子能共享相同量子态，而费米子则遵循泡利不相容原理，即两个费米子不能占据同一量子状态。然而，实验中观察到的分数激子并不能完全归入这两类中的任何一类。它们虽具有预期的分数电荷，但行为却同时表现出玻色子和费米子的特征，类似两者的杂合体，介于两者之间的粒子类型——任意子，但又具有独特属性。
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