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研究团队采用创新方法，首先形成与真实吸收线无任何区别的仿真信号来充分训练深度神经网络，使之学习吸收线的所有特征；为提高探测灵敏度，研究团队有意增加了低信噪比样本的训练，使深度学习神经网络的探测精度达到99.8%，探测完备性也显著提升约30%，达到99%。这种人工智能的训练和搜寻方式大大缩短搜寻时间，并提高探测灵敏度和对微弱信号探测的完备性。
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该模型试图解释，不用假设暗能量存在，宇宙仍加速膨胀的现象。研究发现，在引力较强的星系区域，时间流逝得更慢。而宇宙空洞，即广阔的空旷区域，时间流逝得更快。这种差异创造了所谓“皱褶”的时空结构。光线穿过这些区域时会被拉伸，模拟出加速膨胀的效果。
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