【摘 要】
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当前的太阳耀斑预报模型主要通过统计关系建立,直接将从太阳黑子群磁图中提取的特征参量作为模型输入,系统的自主性低,导致图像数据中包含的与太阳耀斑相关的高阶抽象信息难以被充分利用,进而限制模型预报的精度。为解决当前太阳耀斑预报中数据利用不充分的问题,文章将海量太阳观测数据与先进的人工智能技术结合,综合利用太阳活动区磁场观测图、磁场特征参量和对应的耀斑事件标签,并借助全连接神经网络高精确率以及卷积神经网络高召回率和可有效提取高层语义信息的优点,构建基于深度学习的多模态太阳耀斑预报模型。实验证明该模型的主要评价指
【机 构】
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南方科技大学工学院,中国科学院大学,中国科学院国家空间科学中心,中国科学院空间环境态势感知技术重点实验室
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当前的太阳耀斑预报模型主要通过统计关系建立,直接将从太阳黑子群磁图中提取的特征参量作为模型输入,系统的自主性低,导致图像数据中包含的与太阳耀斑相关的高阶抽象信息难以被充分利用,进而限制模型预报的精度。为解决当前太阳耀斑预报中数据利用不充分的问题,文章将海量太阳观测数据与先进的人工智能技术结合,综合利用太阳活动区磁场观测图、磁场特征参量和对应的耀斑事件标签,并借助全连接神经网络高精确率以及卷积神经网络高召回率和可有效提取高层语义信息的优点,构建基于深度学习的多模态太阳耀斑预报模型。实验证明该模型的主要评价指
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支气管哮喘是常见的慢性呼吸道疾病.近年来,世界各国的专家通过基础和临床研究,对哮喘的发病机制有了新认识,并研发了许多新的哮喘治疗药物.以糖皮质激素和长效(肾上腺素)β2
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慢性肾脏病(chronic kidney disease,CKD)是指肾脏损害(包括血、尿成分异常,或影像学检查、肾脏病理检查异常)时间≥3个月,可伴或不伴肾小球滤过率(glomerular filtration rate,GFR)异常。我国的CKD患病率为10.8%,患病人数达1.3亿[1],其中3%为育龄期女性[2]。随着国家生育政策放开以及CKD患病率的逐渐上升,育龄期CKD女性患者的生育需求也不断增加。我国目前的研究较少关注CKD患者的妊娠情况,对于尿毒症患者合并妊娠仅有个案报道,部分医务人员在C
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