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为此，车拍国际合作研究组织通过使用人工智能的深度学习方法，车拍设计神经网络，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。葛健表示，假期竟本次研究工作的突破性发现是人工智能在天文大数据领域应用的一个里程碑。

其中，堵车中性碳的吸收光谱可以帮助天文学家准确跟踪冷气体云块，因此，中性碳吸收体成为研究星系形成和演化的重要探针。

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