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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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科技日报北京2月5日电 （记者刘霞）为了降低人工智能（AI）数据中心冷却成本，美国卡内基梅隆大学研究团队研制出一种创新性热界面材料。这种材料不仅实现了超低热阻，还通过改进散热大幅提升了冷却效率，降低了成本，性能超越了当前最先进的解决方案。相关论文发表于最新一期《自然·通讯》杂志。
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