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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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灯塔认为，无论是灯塔票房预测还是市场上其他的预测产品，其实更像是一个“推测产品”。它不具备先知先觉的预测能力。“重要的不是票房预测的数据结果，而是票房预测的数据动态变化可以重新指导宣发的策略。”对于片方和宣发方来说，票房预测数据提供了一个很好的实时观测维度。例如，“T+1”日票房的预测结果直接反映着宣发策略的有效性，宣发团队据此可以发现问题并及时纠偏，“我们其实要关注的不是结果，而是变化。”
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