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ManBetx客户端中新网5月16日电 据央行网站消息,为维护银行体系流动性合理充裕,2024年5月16日人民银行以利率招标方式开展了20亿元逆回购操作。具体情况如下:

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俄罗斯国家杜马副主席 亚历山大·巴巴科夫:去年,俄中双边贸易额实现了前所未有的增长,超过了普京总统和习近平主席为两国经济合作领域设定的目标,即达到2000亿美元的水平。俄中贸易额已经突破了这个数字,且双方的经济合作仍在继续加速。两国在人文领域的交流也日益频繁,互办重要的大型活动,互办各类主题年活动等。这些活动进一步加深了两国以及两国人民在人文领域的紧密联系。

ManBetx客户端俄罗斯国家杜马副主席亚历山大·巴巴科夫近日在接受中央广播电视总台记者采访时表示,俄中两国的经济合作在持续加速,人文交流日益紧密。

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唐成介绍,调度数据显示,河北、江苏、安徽、山东、河南、湖北等6个小麦主产省共准备小麦仓容近8000万吨,初步安排夏粮收购资金1100亿元。各地收购仓容充足,收购资金到位,物流运输通畅,市场秩序良好,夏粮收购各项准备已基本就绪。

ManBetx客户端央视网消息:夏粮是全年粮食生产第一季,产量占全年粮食的20%以上,夏粮中超过90%是小麦。当前,我国西南麦区收获已全面展开。国家粮食和物资储备局5月15日表示,我国夏粮生产形势较好,预计夏粮收购量同比增加。

唐成表示,夏粮收购将紧盯重点地区、重点品种、重点时段,精心组织市场化收购,指导各地持续强化仓容、资金、运力等要素保障。同时创新优化现场、咨询、预约、信息、产后等五项收购服务,探索推广粮食预约收购,让售粮农民少跑腿、少排队、快售粮。

国家粮食和物资储备局粮食储备司副司长唐成表示,初步预计,今年夏粮旺季收购量7000万吨左右,较去年略有增加,其中,小麦6300万吨左右。预计小麦开秤价格高于最低收购价格水平,大范围启动托市收购的可能性不大。

西南麦区包括四川、重庆、贵州、云南四省市,是我国冬小麦最早成熟的地区,当前,西南地区收获过半,北方冬小麦正在灌浆,距大面积收获还有近半个月。据介绍,今年11个小麦主产省面积稳中有增,小麦长势总体好于常年、好于上年,如后期不发生大的自然灾害,将再获丰收。

FAQ

研究团队采用创新方法,首先形成与真实吸收线无任何区别的仿真信号来充分训练深度神经网络,使之学习吸收线的所有特征;为提高探测灵敏度,研究团队有意增加了低信噪比样本的训练,使深度学习神经网络的探测精度达到99.8%,探测完备性也显著提升约30%,达到99%。这种人工智能的训练和搜寻方式大大缩短搜寻时间,并提高探测灵敏度和对微弱信号探测的完备性。

ManBetx客户端中新网北京5月16日电 (记者 孙自法郑莹莹)目前宇宙的年龄已有约138亿年,在其约30亿年时的演化早期是怎样的状态?

本项研究的创新方法具有在多领域图像识别以及微弱信号探测中巨大的应用价值和潜力,研究团队使用大量仿真数据训练深度神经网络的方法,也可以拓展使用人工智能搜寻稀少微弱信号的发现空间。

此次发现如此多冷气体的中性碳吸收体,研究团队把这些光谱叠加到一起,极大提高探测各种金属元素丰度的能力,并能直接测量尘埃吸附导致的部分金属丰度缺失。研究结果表明,早在宇宙只有约30亿年的年龄时,这些携带中性碳吸收体探针的早期星系已经过快速物理和化学演化,进入介于大麦哲伦矮星系和银河系之间的物理和化学演化状态,大量的金属产生,同时部分金属被吸附到尘埃上,产生观测到的尘埃红化结果。

葛健介绍说,找到金属吸收线的中性碳吸收体可以提供一个研究星系和宇宙演化的强大工具,这些吸收体的谱线能提供有关早期星系内星际介质的化学成分和金属丰度的信息,帮助天文学家去追踪化学成分的富集过程和化学演化的历史。

葛健指出,研究冷气体和尘埃为天文学家们理解星系从“最初组装”到恒星形成时期的剧烈变化、再到演化后期的整个星系生命周期提供了关键手段,而想要研究冷气体和尘埃,就需要探针。由于早期宇宙的星系离地球太遥远,天文学家无法将星系自身发的光作为探针来观测并研究冷气体和尘埃。然而,宇宙中比星系要亮百倍以上的类星体所发出的光在经过宇宙早期星系时会被其中的气体和尘埃吸收,产生类星体的吸收光谱。其中,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。

来自d88人生就是博上海天文台的消息说,该台葛健研究员带领的国际团队最新发现极其稀少的107例宇宙早期星系关键探针中性碳吸收体,进一步分析研究表明,早在宇宙约30亿岁的演化早期,这些携带中性碳吸收体探针的早期星系,已经过快速物理和化学演化,进入介于大麦哲伦矮星系和银河系之间的物理和化学演化状态。

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。

本项研究结果还独立验证了近期詹姆斯·韦伯太空望远镜首次在宇宙最早的恒星中探测到类似钻石的碳尘埃的新发现,预示部分星系的演化比预期要快得多,挑战了现有的星系形成和演化模型。研究团队认为,本次研究通过观测类星体的吸收光谱来研究早期星系,这将为未来宇宙和星系早期演化研究提供一个全新而强有力的研究手段,以及与詹姆斯·韦伯太空望远镜相互补的研究方式。

研究团队期望能将本次工作中的创新手段进一步推广到各类光谱中,使用人工智能高效训练和搜寻微弱光谱信号,也推广到图像识别中把多个相关结构截取出来放在一起,产生人工“多结构”图像来高效训练和搜寻微弱图像信号。

通过这种方式,研究团队很快发现了极其稀少的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。本次获得的样本数是此前获得最大样本数的近两倍之多,并且成功探测到更多比以前更微弱的信号。

这些吸收体还可以追踪尘埃形成和属性,提供星系中加热和冷却气体过程的理解以及如何促进分子的形成等。这些谱线的强度和恒星形成率与星系历史有关,因此可有效追踪星系的演化过程。

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。

“在无法获得大量的实际观测数据时,我们可以通过充分认识需要搜寻的信号特征,然后人工生成具有这些特征的大量仿真信号来训练深度神经网络,这样我们就不再依赖以往有限的认知来发现宇宙新现象。这将为未来在海量的天文数据中‘挖掘’到新的信号和物理规律的大发现,提供非常有效的手段。”葛健展望说。(完)

葛健表示,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。要想使用人工智能在海量的天文数据中“挖”到重大新发现,就需要发展创新人工智能算法,使之能快、准、狠——即快速、准确、完备地探寻到这些很难在传统方式下找到的稀少而微弱的信号。

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