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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。

以花为媒，以景为介。在重庆，单轨列车穿行在粉色美人梅花海，这幅优美的春日画卷吸引了络绎不绝的游客。在广东广州，滨江步道上黄花风铃木争相盛开，当地结合花期举办的各式文化活动丰富了人们的观赏体验。在江苏扬州，瘦西湖的上万株梅花悄然绽放，园区举办了梅花艺术节，还有盆景展示、非遗市集等多项活动。近一周以来，瘦西湖日均接待量约2万人次，同比增幅45%。

　　　　当前，大规模星系红移巡天是探索宇宙的利器。通过测量大量遥远天体的光谱信息，天文学家可以利用红移巡天，获取宇宙不同演化时期的密度场。星系密度场中包含重要的星系成团程度信息，具体体现在星系的两点及多点关联函数中。