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| 新研究展示AI技术在矿床分布和成矿预测方面的潜力 | |
| 张树良 | |
| 2023-05-25 | |
| 所属快报 | 地球科学快报 |
| 出版年 | 2023 |
| 期 | 10 |
| 语种 | 中文 |
| 领域 | 地球科学 |
| 栏目 | 矿产资源 |
| 中文关键词 | 人工智能；机器学习、关联规则、关联分析、矿物学、矿床 |
| 英文关键词 | machine learning association rules association analysis mineralogy mineral depositsmachine learning association rules association analysis mineralogy mineral deposits |
| 中文摘要 | 2023年5月16日，PNAS Nexus刊发美国卡内基研究所研究团队的最新研究成果《通过矿物关联分析预测新矿物和模拟行星环境》（Predicting new mineral occurrences and planetary analog environments via mineral association analysis），展示了人工智能（AI）技术用于矿物勘探和预测地外行星矿物赋存位置的可能性和前景。 |
| 参考文献 | [1] Using AI to find rare minerals. https://phys.org/news/2023-05-ai-rare-minerals.html |
| 文献类型 | 快报文章 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.173/C666/handle/2XK7JSWQ/353754 |
| 专题 | 地球科学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张树良. 新研究展示AI技术在矿床分布和成矿预测方面的潜力. 2023. |
| 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 | ||
| 新研究展示AI技术在矿床分布和成矿预测方（15KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
| 新研究展示AI技术在矿床分布和成矿预测方（50KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
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