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研究团队利用连接组，构建了果蝇视觉系统的力学网络模拟。在该模型中，每个神经元和突触都与大脑中的真实神经元和突触相对应。尽管他们不清楚每个神经元和突触的动态变化，但连接组的数据使团队能运用深度学习方法推断这些未知参数。他们随后将这些信息与有关运动检测的知识相结合。
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鉴于此，云南天文台博士生郭帅帅和研究员季凯帆、郭建恒等人，基于机器学习的方法，在一个包括了恒星质量、金属丰度、初始自转周期、行星质量、轨道半长轴等的参数空间中，计算了15000余条潮汐演化的模型。随后，他们对这些演化模型作了复原，得出不同年龄条件下恒星的有效温度、半径、自转周期和行星的轨道周期等数据。
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