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刘海龙:这两种认识其实都是环境的产物。比如在20世纪八九十年代,能进大学的人是很少的,社会自然认为大学生都是精英,学生自己也这么觉得,专注求知,寻找自己困扰的问题并思考其答案,不太担心自己的前途。后来,社会环境发生了巨大变化,大学生越来越多,就业竞争激烈,于是学生自然开始去追求那些对工作更“有用”的知识与技能。
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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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