本文探讨了利用深度学习技术处理NASA太阳动态观测台数据的方法，包括使用DeepVel神经网络估计太阳光球中的运动，提出AD-HOC ANN图像压缩方案，以及基于变压器的多光谱神经图像压缩器。这些方法在提高太阳图像质量和压缩效率方面表现优异，推动了太阳活动的研究和观测能力的提升。