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为此，国际合作研究团队通过使用人工智能的深度学习方法，设计神经网络，生成基于实际观测的中性碳吸收线特征的大量仿真样本去训练深度学习神经网络，并使用这些被“训练好”的深度学习神经网络在斯隆巡天三期释放的数据中搜寻中性碳吸收体。
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二是推进高效率成果转化。深入实施科技成果应用拓展工程，推动新技术新产品新场景大规模应用示范，加大首台（套）、首批次、首版次采购力度，加速科技成果迭代升级。深化科技成果赋权改革，优化科技成果披露、评价、评估、交易机制，畅通企业内部成果转化通道。加快建设一批中试验证平台，强化技术熟化、工程化放大、可靠性验证等功能，运用人工智能变革成果转化模式，将各类创新主体的研究成果与产业链卡点痛点精准对接，使真正符合产业发展趋势的新技术脱颖而出。
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