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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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周六傍晚，一场市集在柯桥古镇如期开市。摊位装饰着书法、团扇等中式美学元素，摆放着“茶咖”等新中式茶饮，身穿华服的工作人员、商户和游客，三三两两漫步雨廊下、站上融光桥……古画中描绘的柯桥街衢繁华热闹的场景仿佛再现。
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