本研究利用深度学习技术，针对传统方法无法有效处理的大规模天文数据，预测RR莱雅星的光度金属丰度。新模型的均值绝对误差为0.0565，证明了其在处理海量数据方面的有效性。

Leveraging Deep Learning for Time Series Extrinsic Regression to Predict the Photometric Metallicity of Fundamental-mode RR Lyrae Stars
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