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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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这件新发现的标本虽然只保存了一根单独的股骨，但其形态特征显示，这属于一种非常原始的鸟臀类恐龙，比亚洲地区发现的所有鸟臀类恐龙都要更早，甚至可以追溯到鸟臀类恐龙起源时的形态。根据标本特有的新形态，研究团队将其命名为亚洲古奔龙，寓意“来自亚洲擅长奔跑的古老恐龙”。
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