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多晶硅产业高速发展的同时，受产业政策、投产周期及技术进步等多方面因素影响，供求关系变化较快，价格波动幅度较大。由于缺乏客观、连续的价格信号，多晶硅产业存在产能投资建设较为集中、容易出现阶段性供需错配等问题，不利于产业健康稳定发展。
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为此，国际合作研究团队通过使用人工智能的深度学习方法，设计神经网络，生成基于实际观测的中性碳吸收线特征的大量仿真样本去训练深度学习神经网络，并使用这些被“训练好”的深度学习神经网络在斯隆巡天三期释放的数据中搜寻中性碳吸收体。
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