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　　　　鉴于此，云南天文台博士生郭帅帅和研究员季凯帆、郭建恒等人，基于机器学习的方法，在一个包括了恒星质量、金属丰度、初始自转周期、行星质量、轨道半长轴等的参数空间中，计算了15000余条潮汐演化的模型。随后，他们对这些演化模型作了复原，得出不同年龄条件下恒星的有效温度、半径、自转周期和行星的轨道周期等数据。

在训练阶段，团队首先使用了来自“悬铃木”量子处理器的49个量子比特的数据集对“阿尔法量子比特”进行训练。他们先利用量子模拟器生成了数亿个不同设置和错误级别的示例，随后通过数千个实验样本来微调“阿尔法量子比特”，使其更好地适应具体应用场景。

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