sea surface temperature | BriefGPT

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可变自编码器在空间极值模拟中的灵活高效应用
通过构建一个新的可变空间特异极值自动编码器模型 (extVAE)，本文研究了一种具有灵活非平稳依赖性的极值分布，并在 Red Sea 海域的高分辨率卫星获取的温度数据中进行了计算。
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卷积 GRU 网络用于厄尔尼诺南方涛动的季节性预测
基于 ConvGRU 网络的 ENSO 区域的时空序列预测模型显示，相对于线性反演模型，类比预测和递归神经网络，其在预测 Niño 3.4 指数方面具有更高的预测能力和更长的有效预测期限。
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使用深度卷积残差回归神经网络转换海洋温度观测
通过神经网络架构融合 AMSRE-E 和 MODIS 可以提高地表海温的分辨率和填补云缺失，尽管当前暂时有一些计算力等限制，但并行化是一个可以解决这些问题的方案。
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利用掩模自编码器重建海表温度图像
本文提出了一种名为 Enki 的无监督机器学习算法，该算法使用了 Vision Transformer 结合 Masked Autoencoding 来重构遮蔽像素，用以缓解云掩码对海表温度数据分析的影响。通过训练四种不同的 Enki 模型
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基于可学习的静态与动态个性化图卷积网络的时空海表温度预测
本文提出了一种新颖的静态和动态可学习个性化图卷积网络 (SD-LPGC) 来处理 SST　的预测任务，实验结果表明该方法具有最先进的性能。
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基于图的深度学习用于海表温度预测
该研究尝试使用图重新采样和图神经网络应用于全球海表温度预测，并发现其在大多数海洋中以均方根误差为衡量标准比持续模型具有更好的一个月的预测效果。
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