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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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高阶相互作用是复杂系统的核心元素，但现有网络模型主要关注成对相互作用，尚未开发出通用模型来捕捉高阶交互（HOI）。该研究将进化博弈论和行为生态学整合到一个统一的统计力学框架中，建立新型超网模型。超网的构建使研究人员能够区分节点间的交互作用如何主动调节第三个节点，以及每个节点状态的变化如何被动地反过来影响其他节点之间的交互。主动HOI和被动HOI的同时存在和相互作用，共同驱动着复杂系统在多个时间和空间尺度上的动态演化。
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