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CosmosDSR - 基于无迹卡尔曼滤波器的自动轨道碎片检测与跟踪方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了利用卫星集群上的半监督学习进行机器学习模型训练的方法，以节省通信和操作成本，并评估了采用分散和联邦学习方法的任务场景。
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关键要点
- 利用卫星集群上的半监督学习进行机器学习模型训练。
- 基于温度和有限的电源预算对神经网络进行基准测试。
- 展示了在最新卫星硬件上进行机器学习模型训练的效果。
- 旨在节省通信和操作成本。
- 评估了采用分散和联邦学习方法的任务场景。
- 在一天的任务时间内实现了高精度收敛，欧洲卫星RGB数据集约为91%。
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