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有了这一想法后，田文博开始在熟悉的田径项目中寻找实现的可能。他从数据入手，“对于基层的田径体育生来说，他们的目标可能是达到一二级运动员水平，可以通过采集一些高校高水平运动员数据和俱乐部健将的数据，制定一套‘冠军模型’，让基层运动员数据可以和‘冠军模型’来对比体现差距。”田文博通过这样的方式让基层体育生的训练目标得以数据化。
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经过近10年努力，葛健团队终于有了第一份收获。葛健认为，要想使用人工智能在海量天文数据中“挖”到极其稀少的新发现，就需要创新人工智能算法，并且利用基于新发现现象物理图像特征所生成的大规模数据集进行训练，使之能快速、准确、完备地探寻到很难在传统方式下找到的稀少而微弱的信号。
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