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English(EN) A Deep Learning Framework for Predicting Solar EUV Irradiance During Significant Flares

深度学习框架预测耀斑期间的太阳极紫外线辐射

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了FlareEUV，一个旨在预测每日太阳极紫外线（EUV）辐射的新深度学习框架。该框架利用了NASA太阳动力学天文台（SDO）的多仪器观测数据，特别是来自八个AIA EUV/UV和五个HMI磁场/连续谱产品的数据。FlareEUV采用轻量级的基于注意力机制的架构，学习磁结构与日冕辐射之间的联系，在预测重大太阳耀斑期间的短期EUV辐射方面，其性能优于基线方法。 AI

影响 该框架可以改善太阳事件的短期预测，有助于空间天气预报和卫星运行。

排序理由 这是一篇详细介绍用于科学应用的新的深度学习框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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深度学习框架预测耀斑期间的太阳极紫外线辐射

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Sathvik Soman, Jason T. L. Wang, Haimin Wang, Haodi Jiang ·

    用于预测显著耀斑期间太阳EUV辐射的深度学习框架

    arXiv:2607.19597v1 Announce Type: cross Abstract: We present FlareEUV, a multimodal deep learning framework for predicting daily extreme ultraviolet (EUV) irradiance at 6.5 nm over three consecutive days during significant solar flares, using multi-instrument observations from NA…

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