中子星是宇宙中极为迷人的天体，其群体合并不仅会产生引力波，也会引起巨大的天文现象，例如千新星爆炸。2017年，LIGO和Virgo首次记录到的GW170817中子星合并事件，帮助科学家们确认了这种合并不是伽马射线暴和重元素形成的来源。通过最新的DIN ...

【CNMO科技消息】最近，马克斯·普朗克智能系统研究所领导的国际团队开发了一种名为DINGO-BNS的新算法，可以大幅加快分析引力波的速度。这一方法利用人工智能技术，在短短一秒内就能识别出双中子星合并发出的信号，而以前这需要大约一个小时。

最近，科学家们开发出了一种名为DINGO-BNS的新算法，能够将引力波的分析时间从一小时缩短至一秒。这一突破不仅展示了AI技术在科学研究中的巨大潜力，也让人们开始思考：在这个AI快速发展的时代，普通人该如何应对技术带来的冲击？

科学界迎来了一项重大突破，马克斯·普朗克智能系统研究所携手国际团队，成功研发出DINGO-BNS算法，该算法在引力波分析领域展现了惊人的加速能力。借助人工智能技术，DINGO-BNS能够在短短一秒钟内精准识别出双中子星合并释放的信号，而以往这一过程需要耗费大约一个小时。

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双中子星并合现象一直以来都是天文学领域的热门研究对象。当双中子星并合时，它们会在引力波和电磁波谱中发出信号。2017 年对 GW170817 的多信使观测，在宇宙学、核物理学和引力研究等多个领域带来了重大科学发现。在这些成果中，从引力波数据获得的天空定位和距离信息至关重要，比如它帮助在 GW 信号出现 11 小时后，识别出了相关的电磁暂现源 AT 2017gfo。

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3月7日外媒科学网站摘要：解码女性长寿的遗传学优势,科学,细胞,遗传学,体细胞,活性 ...

在本项研究中，论文第一作者兼通讯作者、德国马克斯·普朗克智能系统研究所Maximilian Dax和同事提出了一种机器学习方法，命名为DINGO-BNS。该方法能在探测到引力波后对双中子星合并进行高精度的表征和定位，其算法不仅显著快于更早的迭代版本，而且结果的 ...