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“在无法获得大量的实际观测数据时，我们可以通过充分认识需要搜寻的信号特征，然后人工生成具有这些特征的大量仿真信号来训练深度神经网络，这样我们就不再依赖以往有限的认知来发现宇宙新现象。这将为未来在海量的天文数据中‘挖掘’到新的信号和物理规律的大发现，提供非常有效的手段。”葛健展望说。(完)
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早在2007年，坎特伯雷大学物理学家戴维·威尔希尔就提出“时间景观”的标准宇宙学替代模型。此次在新论文中，威尔希尔领导的研究团队再次观察了Ia型超新星。通过分析超新星光变曲线，他们发现，宇宙正在以“更不规则”的方式膨胀。新发现进一步支持了“时间景观”模型。
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