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为什么说研究宇宙中的冷气体和尘埃对剖析星系形成和演化至关重要呢？因为从星系的“最初组装”，到恒星形成的剧烈变化，乃至演化后期整个星系生命周期，都能借助这个方法获得相关数据支持。具体看，中性碳吸收线可作为有效探针来跟踪气体和尘埃成分。但中性碳吸收线的信号微弱且稀少，需要在海量的类星体光谱数据中才能找到。使用传统搜寻方法耗时且搜到假信号较多，易遗漏一些微弱信号。

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近日，中国科学院上海天文台葛健带领国际团队，运用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搜寻和数据分析，“挖”出了重要信息。

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