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此次,科研人员提出了基于机器学习的日冕抛射物质识别与参数获取方法。首先,科研人员基于大角度和光谱日冕仪的图像数据,训练了一个能够判别图像内是否有日冕物质抛射的卷积神经网络模型;随后,利用主成分分析方法提取神经网络的特征图中的信息,获取了能够展示每一张观测图像中日冕物质抛射位置的共定位图;最后,根据不同图像中日冕抛射物质区域的形状、位置等特征,获取了日冕抛射物质的速度、角宽度以及中央位置角等信息。

👚(撰稿:韩君秀)

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    • 苗环蝶💿LV0六年级
      2楼
      涉案金额超3000万!伪劣兽药是如何流向市场的?🈳
      2024/06/18   来自成都
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    • 🖤聂宏哲LV8大学四年级
      3楼
      10版经济 - 进一步发挥数据要素乘数效应(感言)📫
      2024/06/18   来自滕州
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    • 荀姣亮✌LV3幼儿园
      4楼
      陈鸣波任中国航天科技集团有限公司董事长、党组书记🚼
      2024/06/18   来自龙海
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    • 祝仪策LV2大学三年级
      5楼
      我国第40次南极考察圆满结束 “雪龙”返航满载而归☿
      2024/06/18   来自郴州
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    • 何鸿志🏖😁LV2大学三年级
      6楼
      助推光子技术与传统产业深度融合 光子产业链合作对接会举行♦
      2024/06/18   来自铜仁
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    • 李雨琴LV5大学四年级
      7楼
      广州首批11个封闭封控区域有序解封 满足四条件🍄
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