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World File Search System连续观察
经验学习 - 一个适合探索未知
1仪器科学和光学学院 - 北京信息科学技术大学，北京，中国摘要：一个新颖的机器学习框架 - 经验学习（EL），用于观察新对象和掌握新技能，通常可以应用于探索未知的人工智能机器人（空中）。与传统方法不同，不必在模型培训之前准备大型培训样本。取而代之的是，通过不断观察或刺激研究对象并记录这些经验来建立经验链，这是受早期人类学习行为启发的。通过连续观察和尝试，经验链被更新，并逐渐收敛于研究对象的实际输出概率。当前的经验单元是EL判断的基础，而过去的经验可以使用忘记系数丢弃。使用两个简单示例说明了此框架的应用模式。猫和狗的生成器实验代表了对新物体的自我探索。虚拟篮球机实验展示了这种方法学习新技能并有效减轻随机干扰的能力。比较，分析了所提出的方法与相关算法之间的相似性和差异。最终，这种方法证明在使人工智能系统能够研究和探索未知领土方面有价值。关键字：经验学习，自我 - 探索算法，否 - 先验 - 数据算法，人工智能框架
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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。