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该团队开发了机器学习技术，仅利用激光冷却过程中固有的散射光（即荧光）来估算磁光阱中钾-39原子的物理性质。荧光原子团的原位快照图像直接揭示了这些毫米级物体的空间结构，但无法直观反映温度等内部属性。研究人员首先构建并标注了一个包含8×10³种不同实验参数的平衡数据集，涵盖从大而密的原子团到完全无原子的各种极端情况。研究描述了仅通过荧光图像预测原子数量和温度的一系列模型——从基于积分荧光（预测效果欠佳）的线性回归模型，到能以0.1和0.2分数不确定度分别预测原子数量与温度的深度神经网络。