网络推荐引擎可用于搜寻数据吗（搜索引擎推广是网站推广的常用方式）
在人类探索外太空的道路上，主要目标是寻找宜居星球和外星生命。加拿大的科学家最近提出了一种新方法，使用了一种新的推荐算法，即机器学习软件。这种学习方法甚至可以用来寻找具有潜在生命迹象的系外行星。
目前，空间搜索技术可以分析系外行星的体积和轨道周期，但很难探测到影响系外行星稳定性的重要因素。目前，科学家已经发现，谷歌(微博)和网飞推荐的算法可以用来搜索具有潜在生命的系外行星。
据英国《每日邮报》报道，目前，研究人员的最新研究表明，受谷歌和网飞推荐算法启发的机器学习软件可以发现外太空的外星生命。
这种强大的方法比传统技术快1000倍，可以预测一个行星系统是否可以支持生命。研究人员希望该工具能够定位整个行星系统，并揭示系外行星是否具有生命的稳定性和可持续性的最新信息。
这项研究使用了一种叫做& ldquo机器学习& rdquo该技术是一种人工智能类型的机器学习软件，可以使计算机系统自主学习，无需人工连续输入数据信息。这种先进的系统在学习方面有独特的设计，在不同的数据和信息环境下，将显著提高其能力。
目前，加拿大多伦多大学加堡校区利用这一技术搜寻太空中具有潜在生命迹象的遥远行星系统。丹·塔马约(Dan Tamayo)是该大学行星科学中心的研究负责人和博士后，他说:机器学习提供了处理天体物理问题的有力方法，可以预测行星系统是否稳定。& rdquo
研究人员解释说，行星系统稳定性的关键在于行星系统如何起源和形成。目前，这一最新研究报告发表在最近出版的天体物理学家杂志《快报》上。
Tamayo解释说，有许多方法可以探测系外行星，这些方法有能力提供关于系外行星大小和轨道周期的重要信息。然而，这些技术无法确定行星的质量或其轨道的椭圆率，这些都是影响行星稳定性的重要因素。
他强调，谷歌和网飞推荐系统开发的算法是一个非常有用的工具，可以预测行星的稳定性，方便我们掌握行星系统的重要信息，从行星质量上限到行星偏心率。
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