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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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据物理学家组织网25日报道，美国能源部阿贡国家实验室科学家，利用橡树岭国家实验室的“前沿”超级计算机，实现了迄今最大规模宇宙天体物理模拟。这为宇宙流体力学模拟设定了新基准，也为模拟原子物质和暗物质的物理特征奠定了坚实基础。
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