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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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为实现自愈功能,团队在其中加入了微小的多孔材料——孢子。这些孢子比头发丝还细,由植物产生。孢子内部充满了回收的油,一旦沥青开始破裂,这些油便会被释放出来,像“缝合线”一样将沥青修补好。实验室测试显示,这种先进的沥青材料能在不到1小时内,完全修复表面的细微裂纹。
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