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筹商东说念主员初度在天外测验机器学习模子。图片开始：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测验了一个机器学习模子，这一效果可完好意思好多应用限制的及时监测和有议论，有望透澈转换遥感卫星的能力。干系论文也曾提交于近期举行的外洋地球科学与遥感研讨会。 遥感卫星麇集的数据是航空测绘、天气预告、丛林监测等许多要津步履的基础。当今，大大批卫星只可被迫地麇集数据，无法作出决定或检测变化，数据必须中继到地球进行处治，而这频繁需要数小时以致数天手艺，从而截至了东说念主们识别当然灾害等事件、连忙应答的能力。 在最新筹商中，筹商团队在卫星上测验了一个浅薄的模子RaVAEn，以从卫星径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”设施，当模子唯有几个样本可供测验时，该设施使模子巧合学习最庄重的特征，其要津优点是可将数据压缩成更小的代表数据，使模子得以更高效入手。 频繁，设立一个机器学习模子需要几轮测验，而新模子在约1.5秒内就完成了测验阶段(使用了1300多张图像)。当团队控制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。 筹商东说念主员示意，该模子可很好地得当不同的任务，并使用其他体式的数据。他们当今规画设立更先进的模子，以自动鉴别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(如不同季节树叶风景的变化)。另一个指标是为更复杂的数据，如高光谱卫星拍摄的图像设立模子，以检测甲烷长远，并应答征象变化。 此外，传统机载卫星传感器容易受到恶劣环境条款影响体育游戏app平台，因此需要按期校准，而在外层空间使用机器学习有助于克服这一难题。
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