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与传统方法不同，这种纵向方法比较了来自同一个体的基线MRI扫描和随访MRI扫描。它能够更准确地确定与加速或减缓衰老相关的神经解剖学变化。3D-CNN还生成可解释的“显著性图”，指示在确定衰老速度方面最重要的特定大脑区域。
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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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