本研究提出FLARE框架，结合恒星物理特性与历史耀斑记录，解决了恒星耀斑预测模型的不足。实验结果显示，FLARE在各项评估指标上优于现有方法，展现出显著的预测能力和应用潜力。

本文探讨了利用深度学习技术分析NASA太阳动力学观测台的数据，以提高太阳活动预测的准确性。研究采用CNN和LSTM等深度学习算法进行太阳耀斑预测，特别关注高纬度耀斑。结果表明，模型能够有效捕捉活跃区特征，并在数据稀缺情况下生成高质量太阳图像，展示了深度学习在太阳物理研究中的潜力。