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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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1989年，潘富俊第一次到大陆是到黄山研究松树，为了科研工作常与大陆农林研究机构交流，后逐渐转向追寻古典文学中的植物脉络，遍访名人故地，“除了青海和西藏，其他省(区市)我都去过，而且有些地方要在不同季节多次去观察植物。”
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