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climate prediction
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基于学习的云层三维体积恢复及其对气候分析的不确定性
使用基于学习的模型（ProbCT）并结合被噪声影响的多视角卫星影像，首次推断了浅散云的后验概率分布，以实现三维异质体散射介质组织成像，并指出了三维恢复和不确定性对降水和可再生能源的相关性。
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4 months ago
深度学习下的零样本微气候预测
利用从其他地理位置提取的知识，我们提出了一种新颖的零样本学习方法，用于预测新的未监测位置的各种气候测量值，该方法在预测微气候变量方面超越了传统的天气预测技术。
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6 months ago
ACE：一种快速、熟练的用于气候预测的全球大气模型
现有的基于机器学习的大气模型不适用于气候预测，我们提出了 ACE（AI2 Climate Emulator），一个 200M 参数的自回归机器学习模拟器，用于现有的包含 100km 分辨率全球大气模型。ACE 的构建允许评估质量和水分守恒等
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9 months ago
ICML
SG-PALM: 一种快速可解释的张量图模型
提出一个名为 SG-PALM 的新的图形模型推理过程，用于学习高维张量变量数据的条件依赖结构，其具有可解释性和计算可扩展性；通过对恒河岸生成模型的基础进行建模，使其具有物理可解释性；通过快速的近端交替线性化最小化（PALM）过程，保证其可扩
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3 years ago
可微的物理信息图神经网络
本文提出了一种名为 Differentiable Physics-informed Graph Networks （DPGN）的新型架构，通过在潜在空间中隐式地告知物理知识，将它纳入神经网络中，以提高气候预测效果，并证实了该模块的有效性以及
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5 years ago
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