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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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遇到科研难题，只要和焊接相关，刘星彤经常是大家第一时间的求助对象。有一次筒状结构对接板结构的角焊缝试验，焊接质量一直不理想。刘星彤到现场后，紧了紧压丝轮，调了下气体含量，将原来的直线往复、原地收弧改为斜锯齿加直线往复、手工填满弧坑的焊接手法，只用了十多分钟，试验就成功了。谈及成功的秘诀，刘星彤笑了笑：“勤能补拙”。
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