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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:公冶会媚)

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    • 鲍强心🍷LV3六年级
      2楼
      让考古遗产焕发历久弥新的光彩(人民时评)📍
      2024/06/18   来自惠州
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    • 🤒吕弘容LV0大学四年级
      3楼
      郑州:启动二手住房“以旧换新”试点,收购限额500套☑
      2024/06/18   来自塔城
      1回复
    • 鲍贝辰🐫LV5幼儿园
      4楼
      学思想、强党性、重实践、建新功|强基固本、以学促干推动第二批主题教育见实效|强基固本、以学促干推动第二批主题教育见实效🅰
      2024/06/18   来自宁波
      0回复
    • 金初功LV5大学三年级
      5楼
      “离幸福更近了”——陇南避险搬迁见闻♾
      2024/06/18   来自沧州
      3回复
    • 奚秀宏➳⛔LV1大学三年级
      6楼
      C视频丨四川成都:“安全演练”进校园☬
      2024/06/18   来自达州
      8回复
    • 章以霭LV6大学四年级
      7楼
      文心大模型推理性能提升了105倍 推理成本降到原来的1%🈴
      2024/06/18   来自江油
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