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Google Earth Engine
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深度学习框架从SAR图像估计InSAR相干性
研究人员开发了一个深度学习框架，能够直接从检测到的SAR图像估计InSAR相干性，无需精确配准。该框架使用残差U-Net模型在Sentinel-1数据上进行训练，学习后向散射幅度和相干性之间的关系。该方法在准确性上优于现有的基于强度的方法，并在不同地点和时间基线上表现出强大的泛化能力，从而能够实现大规模应用。
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Google DeepMind 发布 WeatherNext 2，一款用于更快、更准确天气预报的 AI 模型
Google DeepMind 推出了 WeatherNext 2，这是一款先进的用于天气预报的 AI 模型，其预测速度提高了 8 倍，并具有小时级分辨率。该新模型基于函数式生成网络 (FGN) 方法构建，可以从单一输入生成数百种可能的天气情景，在准确性和提前期方面均超越了其前代产品。该技术正被整合到 Google Search 和 Maps 等各种 Google 产品中，并通过 Google Cloud 的 Vertex AI 平台提供。