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使用Julia進行天文數據分析和星系結構研究的新策略可以包括以下幾個方面：
高性能計算：Julia是一種高性能的動態編程語言，具有接近C語言的性能，特別適合處理大規模的天文數據。可以利用Julia的并行計算和GPU計算功能加速數據處理和分析過程。
開源庫支持：Julia生態系統中有許多開源的天文數據分析庫，如AstroJulia、Celeste.jl等，這些庫提供了豐富的功能和工具，可以幫助研究人員快速地進行數據處理和分析。
數據可視化：Julia有許多數據可視化工具，如Plots.jl、Makie.jl等，可以幫助研究人員將分析結果直觀地呈現出來，幫助他們更好地理解和解釋數據。
機器學習和深度學習：Julia具有強大的機器學習和深度學習庫，如Flux.jl、Knet.jl等，可以幫助研究人員應用先進的機器學習技術來研究星系結構和天體物理現象。
通過利用Julia的高性能計算能力、豐富的開源庫支持、數據可視化工具和機器學習技術，研究人員可以更高效地進行天文數據分析和星系結構研究，推動天文學領域的發展和進步。
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