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推断东说念主员初度在天外锻真金不怕火机器学习模子。图片起头：牛津大学官网
据英国牛津大学官网29日报说念，该校科学家初度在外天外一颗东说念主造卫星上锻真金不怕火了一个机器学习模子，这一扫尾可兑现许多应用鸿沟的及时监测和决策，有望透顶编削遥感卫星的智商。相干论文依然提交于近期举行的国外地球科学与遥感研究会。
遥感卫星汇聚的数据是航空测绘、天气预告、丛林监测等许多重要活动的基础。当今，大大量卫星只可被迫地汇聚数据，无法作出决定或检测变化，数据必须中继到地球进行措置，而这频频需要数小时致使数天时辰，从而远离了东说念主们识别当然灾害等事件、马上顶住的智商。
在最新推断中，推断团队在卫星上锻真金不怕火了一个疏漏的模子RaVAEn，以从卫星平直拍摄的空中图像中检测出云层的变化。该模子基于“小样本学习”情势，当模子唯有几个样本可供锻真金不怕火时，该情势使模子轻佻学习最垂危的特征，其重要优点是可将数据压缩成更小的代表数据，使模子得以更高效运转。
频频，建立一个机器学习模子需要几轮锻真金不怕火，而新模子在约1.5秒内就完成了锻真金不怕火阶段(使用了1300多张图像)。当团队行使新数据测试该模子的性能时，其会在约1/10秒内自动检测到云是否存在。
推断东说念主员暗示，该模子可很好地稳健不同的任务，并使用其他体式的数据。他们当今缠绵建立更先进的模子，以自动分手对东说念主类产生首要影响的变化(如激流、失火等)和当然变化(如不同季节树叶激情的变化)。另一个决策是为更复杂的数据，如高光谱卫星拍摄的图像建立模子，以检测甲烷表现，并顶住征象变化。
此外，传统机载卫星传感器容易受到恶劣环境条目影响天元证券推荐_在线配资智能系统，因此需要如期校准，而在外层空间使用机器学习有助于克服这一辛勤。
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