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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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为了更好地使学校培养的冰雪人才与社会接轨,我们积极探索产教融合的新路径,与专业学校、冬季场馆、运动中心、冰雪企业、社区单位等建立长期紧密的合作关系,共同构建“1+N”协同治理的学生实践与就业资源网络。目前,我们已向全国31家冰雪场馆输送了数千名教学管理人才,“冰上舞蹈方向”订单班的学生更是实现了毕业即就业的无缝对接。
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