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持续东谈主员初度在天外进修机器学习模子。图片起首：牛津大学官网

　　据英国牛津大学官网29日报谈，该校科学家初度在外天外一颗东谈主造卫星上进修了一个机器学习模子，这一效力可收场许多应用边界的及时监测和方案，有望绝对调动遥感卫星的才气。联系论文还是提交于近期举行的国外地球科学与遥感斟酌会。

　　遥感卫星网罗的数据是航空测绘、天气预告、丛林监测等许多要害算作的基础。现在，大巨额卫星只可被迫地网罗数据，无法作出决定或检测变化，数据必须中继到地球进行管制，而这时时需要数小时以致数天时代，从而扫尾了东谈主们识别当然灾害等事件、连忙搪塞的才气。

　　在最新持续中，持续团队在卫星上进修了一个浅显的模子RaVAEn，以从卫星径直拍摄的空中图像中检测出云层的变化。该模子基于“小样本学习”要津，当模子唯有几个样本可供进修时，该要津使模子大略学习最伏击的特征，其要害优点是可将数据压缩成更小的代表数据，使模子得以更高效启动。

　　时时，诞生一个机器学习模子需要几轮进修，而新模子在约1.5秒内就完成了进修阶段(使用了1300多张图像)。当团队把握新数据测试该模子的性能时，其会在约1/10秒内自动检测到云是否存在。

　　持续东谈主员暗意，该模子可很好地稳妥不同的任务，并使用其他姿色的数据。他们现在贪图诞生更先进的模子，以自动区分对东谈主类产生紧要影响的变化(如急流、失火等)和当然变化(如不同季节树叶姿色的变化)。另一个看法是为更复杂的数据，如高光谱卫星拍摄的图像诞生模子，以检测甲烷袒露，并搪塞状态变化。

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　　此外火星电竞游戏第一品牌，传统机载卫星传感器容易受到恶劣环境条目影响，因此需要依期校准，而在外层空间使用机器学习有助于克服这一贫穷。