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一个典型的例子是，2024年度诺贝尔物理学奖与化学奖均与人工智能研究相关。这一方面肯定了人工智能在促进基础科学进展中的关键作用，另一方面也预示着物理、化学等传统学科将变得更加开放，科学家们不再局限于传统的“可解释性”研究模式，而是通过实验校准不断完善模型，从而获得更全面的理解。
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因此，郭建恒引入恒星的潮汐力，定义了一个改进的金斯参数。通过该参数，能简洁准确地区分恒星潮汐力和极紫外辐射在驱动大气逃逸中的角色。以此为基础，科研人员只需使用质量、半径和轨道距离等恒星和行星的基本物理参数，就可以对低质量行星大气流体逃逸机制作出分类。这一新参数，不仅帮助研究者更精确地区分外部能源导致大气逃逸的不同物理过程，还可以很好地区分恒星极紫外辐射和潮汐力驱动的逃逸。
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