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在计划早期运行过程中，“船帆座”卫星多次发现伽马射线突然增强的现象。然而，美国洛斯阿莫斯国家实验室的科研人员对探测数据进行分析后发现，探测到的伽马射线强度及其随时间变化的特征，与核弹爆炸产生的伽马射线增强有很大的不同。“船帆座”卫星装配的探测器只能探测到从四面八方射来的伽马射线总量，却不能识别出伽马射线的来源方位。因此，科研人员一时无法确切地判断伽马射线增强的来源。随着该计划的推进，越来越多的卫星陆续入轨工作，研究人员最终利用多个卫星的数据确定强烈的伽马射线来自地球之外的太空之中。他们于1973年在《天体物理学》期刊登载论文阐释了这一现象，伽马射线暴的研究由此开启。
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从临床科研的角度来看，人工智能的确推动了科研范式的变革。过去，医学研究依赖于假设驱动的实验设计。如今，数据驱动的研究模式逐渐成为主流。这种模式让我们能够从数据中发现新的规律，提出新的假设，甚至挑战传统医学理论。例如，科研人员利用人工智能成功发现特发性肺纤维化的新靶点，并推进了相关药物的开发。
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