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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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在束开荣看来，生成式人工智能（AIGC）逐步嵌入日常生活后，将成为像电、水、空气一样自然的东西，成为社会功能的一部分。一部分有人际交往障碍的人群，可能因为AI的存在，避免了被边缘化。但对于青少年用户而言，他们与AI的接触，可能会影响自身的社会化过程，导致他们在社会上的准人际交往不断退缩，脱离日常生活。
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