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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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本周,中国青年报社社会调查中心联合问卷网(wenjuan.com),对1343名受访者进行的一项调查显示,新的一年,79.8%的受访者制定了学习计划,93.9%的受访者认同终身学习对个人成长重要。完善终身学习体系,63.6%的受访者希望各平台提供丰富的数字化网络教育内容。
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