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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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在赛场上挥洒汗水，以优异表现为祖国赢得荣誉是被运动员们珍视的梦想。为此，他们本就已经在训练与生活中倾尽所有。“饭圈”的病毒式入侵不但不会给运动员带来正向激励，反而平添了额外的压力、烦恼甚至伤害，这对选手本身、对队伍团结、对项目未来、对体育发展均有百害而无一利。
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