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火星因其与地球相似的地质特征、季节性变化和昼夜节律而被科学家视为人类星际移民的首选目标。过去数十年,人类对火星的探测已取得诸多里程碑成果,但这些发现大多集中在环境极端寒冷的火星高纬度或极地区域,并且关于火星北部低地是否曾存在浩瀚海洋的争论始终存在,这使得获取火星古海洋的直接证据至关重要。
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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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