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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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在会议主论坛上,刘继忠作了“天问三号火星取样返回任务”主题报告。他介绍,在科学研究方面,确立生命痕迹探寻为第一科学目标。在工程技术方面,将火面采样、火面起飞上升、环火交会和行星保护作为关键技术,规划13个阶段,采取就位和遥感等探测方式,开展基于生命痕迹全链条要素的火星样品研究和数据研究,保证样品拿得回、科学有发现。在行星保护方面,切实履行国际公约,开展前向和返向行星防护,确保不污染火星、不污染地球以及样品的原始性。
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