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InversionNet
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新的ROMNet方法结合机器学习和降阶模型进行地震成像
研究人员开发了ROMNet，这是一种结合降阶模型（ROM）和机器学习以改进地震成像波形反演的新方法。该方法旨在通过使用神经网络更有效地将ROM矩阵映射到波速，来降低传统全波形反演（FWI）相关的计算成本和复杂性。ROMNet使用合成数据和GeoFWI数据集进行了测试，在与Fourier-DeepONet和InversionNet等其他基于深度学习的FWI技术相比时，表现具有竞争力。
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新 AI 架构通过自监督提升超声数据分析能力
研究人员开发了 IQ-JEPA，这是一种利用厄米视觉变换器的新型联合嵌入预测架构。该模型旨在从超声 IQ 数据中估计声速和衰减，通过利用未标记的采集数据进行预训练来应对标记数据有限的挑战。与传统的监督方法相比，该架构在标签效率方面显示出显著的提升，有望成为定量超声应用的基础模型。