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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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在江北区观音桥北仓文创街,一家名为“PupuHandmade”的编织艺术小馆贴着“爱心小店”的标牌。主理人蒲文婧说,小店很小,不足4平方米,但是背后有一群“供应商”——2019年6月至今,30多名来自全国多地的全职“宝妈”、残疾人士为小店提供手工编织产品。
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