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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。
马会传真澳门论坛周启明一生追求真理、无私献身科学、矢志报国为民的精神，在女儿周蓓心中种下了一颗种子。长大后的周蓓以父亲为榜样，投身中国探月工程，勇攀高峰、敢为人先，与同事们一起集智攻关，让中国几千年前的“嫦娥奔月”神话变成了现实。
