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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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当AI“跨界”来到各行各业，产业不断向新发展。东北大学机器人科学与工程学院副院长贾子熙观察到，以医疗产业为例，目前国外已经研发出一些AI辅助医疗大模型，我国也有相应辅助软件的研发，用大模型帮助医生处理病患诊疗的数据，“这个大模型学习了医生的诊断逻辑，但现在的大模型有时也会出现‘幻觉’，可以作为辅助工具，最后还是要由人决定”。
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