这段代码包含了在NASA巡回实验室（NTL）上的挑战任务中得出的算法。该挑战的目标是研究丢失成吉思汗陵区域的卫星图像，并开发一个算法，用于识别图像中可能具有历史意义的人类建造结构。

在这个任务中，研究人员使用了一种称为深度学习的方法来识别图像中的建筑物。深度学习是一种机器学习方法，它通过模拟人脑神经网络的结构来学习和解决问题。在这个任务中，研究人员使用了卷积神经网络（CNN）来训练模型，以识别图像中的建筑物。

CNN是一种常用的深度学习模型，它由多层神经元组成，每一层都对输入数据进行特定的操作。在图像处理任务中，CNN可以自动学习如何从图像中提取特征，并将这些特征用于分类和识别任务。

在这次任务中，研究人员首先收集了一组包含建筑物图像的数据，然后使用CNN模型对这些图像进行训练。训练过程中，模型会不断地调整参数，以最小化预测结果与实际结果之间的误差。经过多次迭代后，模型逐渐学会了如何准确地识别出图像中的建筑物。

最终，研究人员成功地开发了一个算法，该算法可以将卫星图像中的建筑物与现实世界中的建筑物进行匹配，从而为历史建筑的研究提供了有力的工具。这个算法的成功应用将有助于更好地保护和传承人类文化遗产。This code includes the algorithms tht resulted from a challenge on the NASA Tournament Lab (NTL). This challenge was to study select satellite imagery of the region of the lost tomb of Genghis Khan and then develop an algorithm that will recognize human built, and potentially historically significant, structures found in those images