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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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GET模型的整体思路与ChatGPT等大型语言模型相仿:通过训练数据识别基础规则(如语言语法),然后将这些规则应用于新场景。经过数据训练后,GET模型变得足够精准,可以预测未曾见过的细胞类型中的基因表达模式,并且结果与实验数据高度一致。
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