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随后，合作团队进一步通过暗能量光谱巡天(DESI)谱线数据，并使用美国海尔(Hale)5米、凯克(Keck)10米和俄罗斯经纬台式(BTA)6米等光学望远镜多波段观测，成功找到该6个远距离中性氢星系的光学对应体。这表明，在远距离星系探测上，FAST可提供探测遥远中性氢星系的新途径。
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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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