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数据驱动的全球中期气象预报的长期预测精度提升
引入球谐神经算子 (SHNO) 的研究以改善长期迭代预测，通过减轻球面数据的扭曲并纠正由虚假相关引起的谱偏差，通过应用于球面浅水方程 (SWEs) 和中长期全球天气预报验证了其有效性和优点，强调了 SHNO 提高长期预测准确性的潜力。
PDF11 days ago
使用反演几何互换使用超平面和超球的显式公式
利用逆向几何方法，将欧几里得数据转换为球形数据，实现了可互换使用的区分边界，并提出了嵌入和反嵌入的具体公式。研究表明球形数据中的分割超平面体积与球体之间存在对偶关系，并提供了两者之间的映射公式。此外，还提出了一种投影方法和通过内在维度方法获
PDFa month ago
球面数据的混合神经表征
本文研究球面数据的混合神经表示方法，特别关注天气和气候数据以及宇宙微波背景数据。我们提出了一种名为 HNeR-S 的新方法，通过使用球面特征网格和多层感知器结合来预测目标信号，经过广泛验证在回归、超分辨率、时间插值和压缩任务方面具有有效性。
PDF5 months ago
可微分和加速的球面谐波和 Wigner 变换
在该研究中，我们开发了新颖的算法结构，用于在球面数据和旋转群中加速和可微分计算广义傅立叶变换，包括球谐变换和 Wigner 变换。通过紧密耦合可分离的球面变换，结合混合自动和手动微分方法计算梯度，我们在 JAX 可微分编程框架中实现了这些算
PDF7 months ago
球形特征金字塔网络用于语义分割
使用基于图的球形卷积神经网络（CNNs）的金字塔特征网络（FPNs）设计了球形 FPNs，与球形 UNets 相比，我们的模型在 Stanford 2D-3D-S 数据集上表现出一致的改进，而且使用更少的参数，其 mIOU 为 48.75，
PDFa year ago
AAAI基于偏微分算子的等变球形卷积神经网络：PDO-eS2CNNs
使用偏微分运算符建立一个旋转等变的球面等变卷积神经网络 ——PDO-eS2CNN，并在理论上分析了球面上等变性误差，并在多个任务中的表现优于其他球面卷积神经网络。
PDF3 years ago
ICLR用于可扩展和旋转等变球形 CNN 的球面散射网络
本研究提出了一种基于球面构建的扩散网络来处理球面数据，该网络具有旋转等变性和计算可扩展性，并且可以与卷积神经网络（CNNs）相结合，使其可以适用于具有高分辨率球面信号的实际应用中。
PDF3 years ago
ICLRDeepSphere: 基于图的球形等变卷积神经网络
通过将离散化球体建模为图形，我们可以容纳非均匀分布、部分和变化的采样。此外，图形卷积比球形卷积计算效率更高。通过使用 Defferrard 等人（2016）介绍的图形神经网络，我们讨论了如何实现旋转等变性，在旋转不变学习问题上表现良好。
PDF5 years ago