基于多因子模型的量化选股策略研究

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超新星搜寻在探索宇宙膨胀历史、研究宇宙学与天文学中具有重要意义。超新星搜寻的传统方法主要是通过图像处理前期检测,高级用户后期校验检测结果实现,但是该方法存在算法设计复杂、环境因素影响大、人工成本高的问题。近年来深度学习获得了广泛关注,通过优化和训练网络,深度学习可以自动学习数据的内在特征,针对特定场景,无需学习专业知识也可以获得较高准确率的模型。本文针对超新星检测时,由于图像背景复杂、目标较小、正
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