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异构观测下的生成式大气超分辨率
论文将大气重建问题形式化为生成式大气超分辨率，提出可组合观测接口，为单个预训练 13 变量大气扩散模型提供条件。接口将探空、飞机和地面站观测转换为源特定似然因子。相比仅用探空观测，R+A+S 组合使 ERA5 评估的 RMSE 降低 9.24%，且无需重新训练底层模型。
arXiv cs.LG38 天前
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论文将大气重建问题形式化为生成式大气超分辨率，提出可组合观测接口，为单个预训练 13 变量大气扩散模型提供条件。接口将探空、飞机和地面站观测转换为源特定似然因子。相比仅用探空观测，R+A+S 组合使 ERA5 评估的 RMSE 降低 9.24%，且无需重新训练底层模型。
论文为openEO规范提出过程级机器学习规范，分为模型初始化、模型动作（训练、调优、推理、验证）与模型管理三阶段，支持随机森林、SVM及TempCNN、时序注意力编码器等深度学习架构。R与Python原型在作物类型制图用例中验证了跨后端互操作性，但完全可移植仍需序列化格式与执行语义的深度协调。