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其中，Kepler—879c、Kepler—158d、Kepler—1489c和Kepler—963c，在迄今发现的最小超短周期行星中，分别位列第一、第二、第三和第五；Kepler—879c、Kepler—158d、Kepler—1489c和Kepler—2003b是最接近其主星的小型行星，其轨道半径在5个恒星半径以内。

葛健表示6566体育入口，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6566体育入口，要想使用人工智能在海量的天文数据中“挖”到极其稀少的新发现，就需要发展创新的人工智能算法。同时，需要依据新发现现象的物理图像特征生成的大量的人工数据集做训练，使之能快速、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。

普林斯顿大学天体物理学家乔什·温(Josh Winn)教授评论称，超短周期行星(或称“熔岩世界”)拥有极其极端和出乎意料的特性，为人们理解行星轨道如何随时间变化提供线索。他原以为开普勒数据中的凌星信号已经被“挖掘殆尽”，不会再有其他行星发现，听到这些新的潜在行星的消息非常兴奋，并对这项寻找新行星的技术成就印象深刻。

葛健说，这次研究工作真正起始时间是2015年，当年的人工智能AlphaGo刚取得打败围棋界职业高手的重大突破。他受佛罗里达大学计算机系同事李晓林教授的激励和启发，决定试图把人工智能的深度学习应用在开普勒太空望远镜释放的测光数据中，寻找使用传统方法没能找到的微弱凌星信号。“幸运的是经过近10年的努力，我们终于有了第一份收获”。

基于此，研究团队根据凌星信号图像的物理特征创新设计和生成各种可能的凌星信号，然后在加入200万个利用开普勒太空望远镜真实光变数据人工合成的光变曲线上进行训练。训练后的神经网络再应用在开普勒太空望远镜的数据集中，并和GPU快速折叠算法一起使用搜寻数据中的超短周期凌星信号6566体育入口，最终帮助团队发现5颗半径很小的超短周期系外行星。(完)

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“周日从浦东机场打车回金桥，我一下车就赶快绕开拉客的黄牛，直奔出租车排队处，当时排到的是一辆牌照含X的红色出租车，结果一上车，司机就嘱咐我6566体育入口，前方调度员询问我去哪里的时候6566体育入口，帮忙回答‘去川沙’，并让我中途下车去坐他兄弟的车，车费给我打折。”乘客李小姐一人出行，只好答应了司机，在机场附近换乘了另一辆出租车。

许先生的工作经常出差，报销时则需要出租车发票。他告诉记者，自己常年从浦东机场打车，十次有八次都会遇到司机要求他帮忙撒谎，每次都是不同公司的出租车，“司机先会告诉我他排队排了很久，很可怜的，接着让我帮个忙说去川沙，结果出了机场的内部道路之后，他又像交接货品一样，跟我说再帮个忙，好人做到底，下去换乘他兄弟开的车。”

孙女士在浦东机场遇到的蓝色联盟出租车司机则请求她说“去迪士尼”，当时孙女士觉得司机也不容易，便没有多想，配合司机取到了短途票。结果司机为赶一小时内返回，在金杨路附近要求她下车，“当时司机偷偷把仪表盘关掉，然后说让我自己换一辆车，他的车快没电了，车费给我打个折扣。”无独有偶，另一位乘客也遇到了类似的情况，不过这次司机的理由是“肚子不舒服，要去厕所”。

对乘客来讲，中途换车不仅费时费力，配合司机撒谎也破坏了市场公平，让那些遵守规则的司机吃了亏。许多乘客都是在夜间打车，独身一人，或是初次到上海，面对司机的要求不敢拒绝；有些乘客则拖家带口，拎了不少行李，却需要重新搬上搬下。有过类似经历的市民普遍表示：“如果能约到网约车，不会选择出租车，如果一定要坐出租车，尽量会避免个体托管的红色出租车辆，同时要求打表计价，如实告知调度人员乘坐目的地。”

大众出租车司机胡师傅用一组数据回答了这个问题：一辆出租车，想在浦东机场接客，需先进入蓄车场和P1、P2的缓冲区，再排长长的队伍进入T1、T2载客，这一圈至少也要两三个小时，有时候甚至要五六小时。而出租车一天的成本约两百多元，能不能回本，能赚多少钱，取决于一天的单子大小。“一百多元算普通单子，三百元以上算很不错的单子，但就像开盲盒一样，看运气。”如果排队几小时接到一笔距离略超出短途票范围的订单，比如去张江区域，刚好在25公里左右，价格一百多元，但回机场还要再次排队几小时，性价比可想而知。