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这种算法借鉴了蒙特卡洛树搜索的概念,这是一种随机选择路径进行探索的技术,最初用于棋类游戏的人工智能系统。在机器人导航中,蒙特卡洛树搜索创建了一个分支结构,用来表示从当前位置到目标位置的不同可能性。然而,随着每一步动作的选择,潜在路径的数量会呈指数增长,这使得全面评估所有选项变得不切实际。
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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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