本文介绍了一种结合光谱和空间维度的监督深度学习算法，旨在提高积分场谱学（IFS）数据集中对外行星的检测灵敏度。通过将光谱转化为径向速度，减少误报并提高检测限制。同时，研究探讨了机器学习在天文目标检测和异常检测中的应用，展示了其在处理高分辨率光谱数据和时间域巡天数据中的有效性。