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文献清单：“机器学习与矿物学”方向 | MDPI Minerals

MDPI环境与地球科学 2025-05-03 10:00
文章摘要
本文介绍了多篇关于机器学习与矿物学方向的研究论文，涵盖了矿物加工、萃取冶金、岩石薄片图像识别、矿物学分析等多个领域。背景方面，机器学习技术在矿物学中的应用日益广泛，能够提高矿物识别、分析和预测的效率和准确性。研究目的包括利用机器学习模型优化矿物处理流程、提高矿物识别精度以及预测矿物性质。结论表明，机器学习在矿物学中展现出巨大潜力，能够显著提升矿物研究和工业应用的效率。
文献清单：“机器学习与矿物学”方向 | MDPI Minerals
查看文献： Modelling of Acid Mine Drainage in Open Pit Lakes Using Sentinel-2 Time-Series: A Case Study from Lusatia, Germany
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