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关于人工智能（AI）已有很多炒作，但AI工具却很少开展临床前瞻性研究，这一点其实必不可少——因为我们需要知道当AI的预测与人类医生的判断相左时，究竟该怎么办？事实上，医生可能不会经常改变主意，但他们会因此变得更谨慎。

　　　　因此，郭建恒引入恒星的潮汐力，定义了一个改进的金斯参数。通过该参数，能简洁准确地区分恒星潮汐力和极紫外辐射在驱动大气逃逸中的角色。以此为基础，科研人员只需使用质量、半径和轨道距离等恒星和行星的基本物理参数，就可以对低质量行星大气流体逃逸机制作出分类。这一新参数，不仅帮助研究者更精确地区分外部能源导致大气逃逸的不同物理过程，还可以很好地区分恒星极紫外辐射和潮汐力驱动的逃逸。