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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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据介绍,草地贪夜蛾、棉铃虫、玉米螟、稻纵卷叶螟、小菜蛾等鳞翅目害虫是联合国粮农组织认定的全球重大农业害虫,对棉花、玉米等农业生产构成重大威胁。随着昆虫进化,草地贪夜蛾等鳞翅目害虫开始对现有防控措施产生了田间抗性,因此,急需寻找新型的杀虫蛋白来加强防控。
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