- 谁在运行
- National Aeronautics and Space Administration
- 它会影响人们吗？
- 有可能。它可能影响人们看到、获推荐、被标记或被优先处理的内容。
- 可能的权利影响: 间接公共影响
我们了解多少？
来源是信息所依据的公开网页或文件。标记说明记录有多完整，不代表系统是否良好或安全。缺少信息不等于缺少保护措施。
来源与延伸阅读
- 2025 U.S. Federal Agency AI Use Case Inventory / U.S. Federal Agency AI Use Case Inventory / 2026-04-13
可选详情完整记录与详情
界面和说明指南已经翻译。记录名称与描述、引文、详细编辑说明和链接的公共文件保留发布时的语言，避免悄然改变证据。
它做什么
The purpose of Lunar FM is to overcome the limitations of traditional, task-specific Machine Learning (ML) models in analyzing the vast, diverse, and long-term datasets collected by the Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) mission. This includes addressing data challenges such as heterogeneity in spatial and temporal resolution, differences in data formats and calibration standards, and the significant lack of large, accurately labeled datasets (sparse ground truth) for supervised learning.
如果它影响到个人
agency-caio@mail.nasa.gov
来源与延伸阅读
来源是支撑某项说法的公共文件。请直接打开，核实其内容和发布者。
确定性代码从链接的公开记录映射字段，没有生成式模型撰写此文本。
待核事实
- 谁在运行
- National Aeronautics and Space Administration
- 生活领域
- 公共部门
- 证据级别
- 来源支持
- 注释
- 1
- 更新于
- 5个月前
分数安排工作，不评价人。
涉及权利的敏感用途、缺少来源、未回答的问责问题和陈旧证据会提高审查优先级；有力的官方文件会降低它。该分数不是对安全、公平或合法性的裁决。
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以前的版本
- Imported14天前部分Imported from U.S. Federal Agency AI Use Case Inventory.
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