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Jason T. L. Wang
Jason T. L. Wang
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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
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。
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深度学习模型预测地磁效应太阳爆发
研究人员开发了一种新的深度学习模型，用于预测太阳日冕物质抛射（CME）是否会引起地磁暴。该模型融合了用于特征学习的卷积神经网络和用于分类的预测网络，利用了SOHO和SDO航天器的数据。该融合模型在确定性预测中达到了0.703的真实技能统计量（TSS），在概率预测中达到了0.095的Brier分数，表明其在预测日地相互作用方面表现强劲。