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| 机器学习技术有望改进斑岩型铜矿的勘探发现 | |
| 刘学 | |
| 2022-09-10 | |
| 所属快报 | 地球科学快报 |
| 出版年 | 2022 |
| 期 | 17 |
| 语种 | 中文 |
| 领域 | 地球科学 |
| 栏目 | 矿产资源 |
| 中文关键词 | 机器学习 ; 铜 |
| 英文关键词 | Machine learning copper |
| 中文摘要 | 2022年8月5日，发表在《地球物理研究杂志：固体地球》（Journal of Geophysical Research: Solid Earth）期刊上的一项研究中，华东理工大学的研究团队提出了两种新的机器学习技术，通过表征岩浆肥力（magma fertility）来识别新的深埋斑岩型铜矿。肥沃岩浆是指可以形成斑岩矿床的岩浆。相反，贫瘠的岩浆不太可能生成富饶的矿石。 |
| 原文题名 | Machine learning could revolutionize mineral exploration |
| 原文链接 | 查看原文 |
| 文献类型 | 快报文章 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.173/C666/handle/2XK7JSWQ/353143 |
| 专题 | 地球科学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘学. 机器学习技术有望改进斑岩型铜矿的勘探发现. 2022. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 机器学习技术有望改进斑岩型铜矿的勘探发现（14KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
| 机器学习技术有望改进斑岩型铜矿的勘探发现（76KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
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