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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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最准的一肖水环境领域最新的科学进展是什么？北京大学环境科学与工程学院助理研究员蒋青松几乎每天都要与一位科研助手打交道，输入问题或关键词，他的“AI伙伴”——WaterScholar（水环境科学文献研究助手），会将前沿成果快速精准地告诉他。
