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火星光谱学 2: 气相色谱 - 第二名解决方案
本研究报告描述了在 2022 年 NASA 赞助并在 DrivenData 竞赛平台上举办的火星光谱学 2：气相色谱挑战中，该解决方案在竞赛的测试数据集上获得了第二高的得分。该解决方案利用了竞赛的色谱数据样本的二维图像表示，使用了多个不同的
PDF3 months ago
利用机器学习技术识别和分类系外行星
本文探讨了如何使用深度学习算法和 Siamese 结构将 Kepler 太空望远镜以及其扩展任务 K2 的数据进行分类，结果表明 Siamese 算法在低数据情况下表现良好，并可用于识别恒星周围行星的存在。
PDFa year ago
太阳活动区磁图像数据集用于研究太空天气
本数据集提供美国宇航局太阳动力学观测卫星（SDO）的磁图全面收集，可用于与磁场结构、时间演化以及与太阳耀斑的关系有关的研究，包括监督和无监督的机器学习、二进制和多类分类、回归等。
PDFa year ago
基于深度集成的 GEDI 激光波形全球树冠高度回归和不确定性估计
我们使用基于深度卷积神经网络的概率性深度学习方法解释了 GEDI 波形并进行全球树冠顶高度回归，最终得出的估计具有 2.7 m 的预期 RMSE 和低偏差。
PDF3 years ago
火星图像内容分类：美国宇航局三年的部署和最新进展
该研究描述了使用深度学习技术开发并应用于 NASA 行星数据系统的以内容为基础的分类和搜索功能，以帮助用户快速找到感兴趣的火星轨道和表面图像。
PDF3 years ago
使用 U-Nets 创建太阳日冕高保真虚拟观测
本文介绍了如何利用深度学习技术对 NASA Solar Dynamics Observatory 的大量数据进行处理和分析，以获得高精度的虚拟望远镜，提高观测能力和减少遥测需求。
PDF5 years ago
AAAI人工智能：推动人类探索月球和火星
该研究报告介绍了 NASA 在过去十年中使用 AI 技术开发和演示自主系统和运营项目，重点讨论了三种不同的方式，使得机载操作具备了自主性能力，并对未来的开发进行了评估。
PDF5 years ago