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“整个施工期间，我们的实验没有任何中断。”肖翔说，科研团队安放了震动监测仪器，数据表明，爆破震动对科学实验仪器没有产生影响。期间，科研团队在液氙暗物质探测实验上取得了多项成果，在《自然》杂志发表了暗物质研究文章，获得教育部自然科学一等奖。
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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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