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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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调查还发现,当前,多数中小学与高校、科研院所的合作不深入,合作方式仅限于参观实验室、开展讲座等,少部分能够参与到高校的科研实验中,但高校资源的内容与学生的知识结构相距甚远,高校在科学教育方面发挥的作用有限。
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