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搜索结果 - 4
用傅立叶神经算子优化多目标超参数和架构的洋流动力学建模
利用 DeepHyper 的高级搜索算法优化深度学习模型的超参数选择，尤其针对海洋模拟进行数据驱动建模，以提高模型精确性。实验结果显示，优化后的超参数集在单时间步预测中改善了模型性能，并在长时间范围内的自回归预测中大幅超过了基线配置。利用
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3 months ago
OceanNet：基于神经操作符的区域海洋数字孪生模型
研究介绍了 OceanNet，一种基于神经算子方式的洋流数字孪生技术，用于解决海洋建模中的复杂性问题以及季节性预测任务，通过利用历史海面高度数据进行训练，OceanNet 通过超过优化的现代动力学海洋模型预测降低计算量 500,000 倍，
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9 months ago
AI-GOMS：大规模人工智能驱动的全球海洋建模系统
AI-GOMS 是一个采用 AI 驱动的全球海洋模拟系统，通过基于傅里叶变换的 Masked Autoencoder 结构和轻量级微调模型，实现了全球海洋的准确和高效的每日预测，提供了一种新的地球系统模型的骨干 - 下游范例，使系统具有可传
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a year ago
地转圈中尺度湍流机器学习训练数据的选择
本文论述了数据问题在数据驱动型方法中发挥的重要作用，通过学习如何过滤转动成分的涡通量，提出了一种基于数据的处理方法，提高了模型的鲁棒性，并讨论了在物理进程中揭示未知数据的隐藏价值。
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a year ago
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