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上下文。太阳通过发射能量和电磁辐射在太空天气中起着重要作用，这些辐射影响着地球周围的环境。诸如SOHO，立体声和SDO之类的任务在多个波长下捕获了太阳观测，以监视和预测太阳事件。但是，这些任务的数据传输通常受到限制，特别是对于那些在距地球较远的距离的人来说。这限制了连续观察的可用性。目标。我们增加了太阳图像的空间和时间分辨率，以提高太阳能数据的质量和可用性。通过对遥测约束进行构造并提供更详细的太阳图像重建，我们试图促进对太阳能动态的更准确分析并改善太空天气预测。方法。我们特别采用了基于UNET的体系结构的深度学习技术来生成高分辨率的太阳图像，从而增强了太阳结构的复杂细节。此外，我们使用类似的体系结构来重建具有降低时间分辨率的太阳图像序列，以预测缺失的帧和恢复时间连续性。结果。我们的深度学习方法成功增强了太阳图像的分辨率，并揭示了太阳结构的详细信息。该模型还预测了太阳图像序列中缺失的帧，尽管遥测限制了，但尽管有遥测限制，从而可以更连续观察。这些进步有助于更好地分析太阳能动态，并为改善空间天气预报和未来的太阳能物理学研究奠定了基础。
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