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机器学习方法是在火星上识别和分类的Rampart陨石坑。 J.M. Williams 1（Jwilliams4@unm.edu），A.C。Buie 1，D.P。梅森1，
简介：冲击壁是火星和许多其他行星体的无处不在地质过程，对于整个太阳系中岩石和冰冷体的表面相对年龄至关重要；在过去的数十亿年中，包括古代和现代火星都发生了这样的火山口事件[1]。这些陨石坑可以根据其形态和形成过程进行分类，包括作为斜坡型特征。在火星上对这些火山口形态的分类历史上已经证明了困难和耗时，这主要是由于1）缺乏质量，高分辨率图像和2）图像的巨大图像。我们的新方法试图通过使用基于机器学习的方法（ML）方法在MARS（32°N至32°S）中的较低纬度（32°N至32°S）内的准确分类的Rampart火山口数据库来纠正此问题。
从遗迹海洋世界带回的样本：CALATHUS 任务前往谷神星的 OCCATOR 陨石坑。LE Kissick 1 、G. Acciarini 2 、H. Bates 1 、N. Berge 3 、
从遗迹海洋世界带回的样本：卡拉萨斯任务组前往谷神星的奥卡托陨石坑。 LE Kissick 1、G. Acciarini 2、H Bates 1、N. Berge 3、M. Caballero 4、P. Cambianica 5、M. Dziewiecki 6、Z.、F. Enengl 8、O. Gassot 9、SB Gerig 10、F. Hessinger 11、N. Huber 8、R. Hynek 12.、Kędziora B. 13、Kiss A. 14、Martin M. 15、Navarro Montilla J. 16、Novak M. 17、Panicucci P. 17、Pellegrino C. 19、Pontoni A. 20、Ribeiro T. 21、Riegler C. 1 牛津大学，2 代尔夫特理工大学，3 奥尔良大学、法国国家空间研究中心，4 加泰罗尼亚理工大学，5 帕多瓦大学，6 弗罗茨瓦夫理工大学，7 DIST-Università Parthenope，8 皇家理工学院，9 IPAG，13 华沙理工大学，14 布达佩斯技术与经济大学，15 斯图加特大学，16 国家应用科学研究所，17 维也纳技术大学，18 ISAE-SUPAERO，19 慕尼黑工业大学，20 瑞典基律纳空间物理研究所。 （电子邮箱：lucy.kissick@earth.ox.ac.uk）。