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利用深度学习对阿波罗岩石薄片的角砾岩和玄武岩进行分类
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内容提要
本研究提出了一种基于深度学习的分类框架，填补了月球岩石样本分类的技术空白。通过对比学习，利用阿波罗任务的岩石图像，实现了98.44%的分类准确率，为未来的月球采样活动提供了支持。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于深度学习的分类框架，填补了月球岩石样本分类的技术空白。
- 通过对比学习，利用阿波罗任务的岩石图像，实现了98.44%的分类准确率。
- 该框架实现了对角砾岩与玄武岩的高精度分类。
- 此工具为未来的月球采样活动提供了重要支持，提升科学价值。
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