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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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“DeepPT”通过预测患者的信使核糖核酸（mRNA）图谱来工作。mRNA对生成蛋白至关重要，也是个性化癌症药物的关键分子信息。研究人员表示，当与另一种名为ENLIGHT的工具相结合时，“DeepPT”可以预测患者对多种类型癌症疗法的反应。
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