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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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小杨和丈夫多年前在北京开花店,订单量逐年增多,他们将工作时间调整为24小时发货,后来又建了两个冷库,小店铺变成了大店铺,客户可以去陈列库里选花。但两年前,众多花店自媒体的直播,让他们觉得自己的花在这些充满创意的花艺面前“很丑”,夫妇二人焦虑到无法入睡。小杨意识到:“不是做得不好,是没有学习的原因。”经过选择,她决定去武汉学习,上课时,她做了密密麻麻的笔记,拿回来让丈夫逐一看。回北京后,为学习色彩,她报了成人油画课,每天下午抽时间学习,还专门在店里立了一个架子,鼓励自己坚持画画。
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