作者研究
成秋明
Qiuming Cheng
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面向人类智能与人工智能融合的矿产资源预测新范式原文标题 · 中文
AI 导读梳理矿产资源预测理论的发展，讨论地质知识、大数据与 AI 的融合，并以覆盖区、深部矿产预测和斑岩铜矿知识图谱为例，探讨多系统关联建模与人机协同。
用于矿产远景预测的可解释人工智能模型机器翻译
英文原题Explainable artificial intelligence models for mineral prospectivity mapping
AI 导读提出在输入数据、模型设计和输出解释各阶段融入地质领域知识的工作流程，回应 AI 成矿预测中的可解释性、泛化能力和物理一致性问题。
冥古宙构造：来自机器学习的认识机器翻译
英文原题Hadean tectonics: Insights from machine learning
AI 导读利用锆石化学数据训练机器学习模型，区分构造环境和岩浆类型，再应用于 Jack Hills 的冥古宙锆石。结果为早期地壳形成和与俯冲相关的沉积物循环提供线索。