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深度学习的多模态耀斑预测
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
研究引入了一种新方法，通过活跃区域的形状特征预测太阳耀斑。使用ResNet34、MobileNet和MobileViT模型，评估其在不同太阳经度范围的效果。MobileNet在±30°、±60°、±90°范围内的CSS分别为0.51、0.51和0.48。研究展示了在近半球区域的预测能力，CSS为0.39，扩展了模型的应用范围，提高了预测可靠性。
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关键要点
- 研究引入了一种新方法，通过活跃区域的形状特征预测太阳耀斑。
- 使用ResNet34、MobileNet和MobileViT模型，评估其在不同太阳经度范围的效果。
- MobileNet在±30°、±60°、±90°范围内的CSS分别为0.51、0.51和0.48。
- 研究展示了在近半球区域的预测能力，CSS为0.39。
- 扩展了模型的应用范围，提高了预测可靠性。
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