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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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为纪念这位中国近现代美术巨匠诞辰160周年，北京画院近年推出系列全球活动。从这一项目实践出发，探讨如何通过跨文化研究视角构建起海内外观众的共情场域，或许能够找到更多让世界了解中国、感受中国艺术魅力的新途径。
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