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全可逆双曲神经网络用于大规模表面和亚表面数据分割
地学和遥感数据的大规模时空 / 频率尺度导致使用卷积神经网络进行（次表面）数据分割时会出现内存问题。这项研究关注基于电报方程的全可逆网络，通过与以压缩形式直接包含卷积核的层相结合，解决了卷积核数量激增的问题。此外，我们展示了如何以非标准的方
PDF4 days ago
一种适用于语义变化检测的后期双时区特征融合网络
我们提出了一种新颖的迟期双时期特征融合网络来解决地理科学和地球观测中的语义变化检测问题。通过引入局部全局注意聚合模块和局部全局上下文增强模块，我们的模型在两个公共数据集上取得了最新的最佳性能。
PDF19 days ago
使用 Transformer R-CNN 的去噪 FPN 实现微小目标检测
提出了一种新的框架，DeNoising FPN with Trans R-CNN (DNTR)，用于改进微小目标检测的性能，通过引入 DN-FPN 模块和基于 Transformer 的 Trans R-CNN 检测器，结合对比学习和自注意
PDF25 days ago
地球科学与生成式人工智能以及大型语言模型的交叉研究：基础、趋势与未来挑战
通过生成人工智能在地球科学领域的潜在应用，我们探讨了机器学习和深度学习的最新发展，以及它们在解决与地球科学和地球系统动力学相关的预测问题、模拟和多准则决策挑战方面所发挥的作用。并且介绍了在地球科学中使用的几种生成对抗网络（GANs）、物理信
PDF5 months ago
物理引导下的地球物理监测生成式人工智能工具包
借助物理原理指导的扩散模型，引入 EdGeo 工具包生成高保真速度图，用于微调精简机器学习模型；实验证明，使用 EdGeo 生成的数据进行微调可获得优质速度图，尤其适合表示特殊特征，优于其他现有方法。
PDF6 months ago
GeoGalactica：地质科学领域的科学大型语言模型
通过使用大型语言模型 (LLMs) 进行地球科学的进一步预训练和监督微调，我们得到了一个包含 300 亿参数的地球科学领域最大的语言模型 GeoGalactica，并且在技术报告中详细介绍了它的各个方面，包括数据收集、数据清洗、基础模型选择
PDF6 months ago
为地球科学知识理解与应用构建基础语言模型的学习
本篇论文中，我们针对地球科学领域开发了第一个大语言模型 K2，并建立了 GeoSignal 数据集用来调整 LLMs 的响应，以及 GeoBenchmark 数据集在地球科学方面对 LLMs 进行评估，并进行了 fine-tuning 操作
PDFa year ago