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为此，国际合作研究团队通过使用人工智能的深度学习方法，设计神经网络，生成基于实际观测的中性碳吸收线特征的大量仿真样本去训练深度学习神经网络，并使用这些被“训练好”的深度学习神经网络在斯隆巡天三期释放的数据中搜寻中性碳吸收体。
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但量子处理器有一个特点，就是对噪声（温度、磁场甚至宇宙辐射等环境干扰）非常敏感。这些噪声会严重干扰其在复杂任务中的表现，而这些任务正是经典超级计算机无法完成、需要量子计算机“大展身手”的舞台。较长时间以来，科学家一直很难准确探测噪声究竟会如何影响量子线路的性能。
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