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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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“欧洲在监管等方面过于中央集权，这意味着在观点、能力多样性等方面没有建立应有的优势。”英国剑桥大学机器学习教授、阿兰·图灵研究所高级 AI 研究员尼尔·劳伦斯（Neil Lawrence）对澎湃新闻表示。
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