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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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业内人士表示，过去由于回收量不足，拆解规范化程度不高，废旧家电再生资源利用率较低。以旧换新政策带动生产企业、电商平台、回收企业高效协同，越来越多企业不仅“拆得开”，更“拆得好”，在一定程度上促进了回收利用行业发展。目前废旧家电家具等再生资源回收体系试点工作有序开展，已初步形成32个试点城市、78家试点企业名单。
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