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TSCoNet模型对环境变量进行不确定性预测
研究人员开发了TSCoNet，一种结合了CNN和LSTM架构以及高斯Copula的新型两阶段模型，用于对具有不确定性量化的多个相互关联的环境变量进行预测。该方法旨在解决深度学习模型中准确性和不确定性报告之间的权衡问题，特别是对于相关数据。TSCoNet首先生成准确的均值预测，然后优化共享表示以估计预测方差，在不牺牲点准确性的情况下提供校准的预测区间。该模型已在模拟空间场和真实世界的降水及温度数据上进行了评估，证明了其提供精确预测和可靠…
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新方法使用环境信号探测地理空间自监督学习表示
研究人员开发了一种新方法来评估地理空间卫星图像中的自监督学习（SSL）表示。该方法不依赖于下游任务，而是使用来自ERA5数据集的共址环境变量（如温度、降水和土壤水分）来探测表示。这使得能够评估SSL模型是否固有地捕捉到与这些物理环境因素的统计关联，从而在任务特定性能之外提供对其能力的更细致的理解。