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WorldTensor数据集为AI模型统一地球系统数据
研究人员推出WorldTensor，这是一个新颖的、统一的全球数据集，旨在促进地球系统基础模型的训练。该数据集整合了广泛的环境和社会经济变量，并将它们对齐到标准的0.25度空间网格和年度时间框架上。WorldTensor旨在通过在气候、陆地和海洋数据之外纳入人类系统，克服现有数据集的局限性，从而能够开发更全面的多模态地球系统基础模型。
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STRATOS框架弥合了气象数据的符号-数字鸿沟
研究人员开发了STRATOS，一个旨在处理来自Copernicus等来源的复杂时空气象数据的新的文本到SQL框架。该系统通过将自然语言查询映射到本地化本体并解析空间实体来解决“符号-数字”鸿沟。STRATOS还优化了昂贵的空间谓词，将查询执行时间从几小时显著缩短到几秒钟。为了评估其性能，创建了一个新的STRATOS评估工作负载，其中包含由领域专家开发的超过7,500个复杂查询对。