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机器学习可预测日冕全日面软X射线辐射分布 　　记者21日从中国科学院云南天文台获悉，该台研究人员首次利用机器学习方法预测日冕软X射线波段辐射。研究结果发表在权威国际天文学杂志《天体物理学杂志》上。 　　日冕作为太阳大气的最外层，由十分稀薄的、温度高达百万摄氏度甚至千万摄氏度的等离子体组成。日冕中的自由电子被附近离子的电场散射，通过自由 自由跃起损失动能并辐射光子。这一物理过程是日冕极紫外波段和软X射线波段辐射的主要来源。人们因此可在极紫外波段和软X射线波段对日冕等离子体结构进行成像探测。 　　近10年，全日面日冕的探测主要来源于极紫外波段的成像观测，由空间卫星SDO的太阳大气成像仪AIA每12秒在6个极紫外波段同时进行全日面成像。而另外一台卫星Hinode的软X射线望远镜XRT每天只在几个固定�

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