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苏州市(吴中区、相城区、姑苏区(原平江区、沧浪区、金阊区)、工业园区、高新区(虎丘区)、吴江区,原吴江市)









常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)









徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)









南通市(崇川区,港闸区,开发区,海门区,海安市。)









昆山市 (玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇(花桥经济开发区)、张浦镇、千灯镇。)









太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)









镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)









张家港市(杨舍镇,塘桥镇,金港镇,锦丰镇,乐余镇,凤凰镇,南丰镇,大新镇)

  近日,由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队创新了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法,并成功在开普勒(Kepler)2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星,其中四颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星,类似火星大小。

  这是天文学家首次利用人工智能一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号的任务,相关研究成果发表在国际天文学期刊《皇家天文学会月报》(MNRAS)上。

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