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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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武汉大学公共卫生学院教授阎丽静介绍，从低钠盐组患病人群收缩压平均降低2.05毫米∕汞柱的事实来看，这次观察结果进一步支持低钠盐有助于降血压、改善心血管预后的结论，对低钠盐减轻脑卒中、总心血管事件和过早死亡的现状提供了直接临床证据。
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