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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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当目光聚焦瓶身,其绘画更是重点。山水灵秀,花木繁荫,各国使节队伍穿行其间,所携珍奇异宝琳琅满目。“画上的人物多达40余个,均为异域装扮。瑞兽也经过精心挑选,比如大象,寓意天下太平。”藏品部主任陈新说。
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