时空建模

Ai尚研修-贾莲

自然科学领域机器学习与深度学习——高维数据预处理—可解释ML/DL—时空建模—不确定性量化-全程AI+Python场景随着观测技术、数值模拟与计算基础设施的迅猛发展，地球系统科学、生态学、环境科学等自然科学领域正迈入“大数据+智能模型”驱动的新阶段。传统的统计建模方法虽具可解释性，却难以应对高维、非线性、多源异构的复杂自然系统；而以机器学习和深度学习为代表的AI技术，正为科学发现提供强大工具。更进一步，以大模型（Foundation Models）为代表的新型人工智能范式，正在重塑数据密集型科研的边界，为遥感反演、气候模拟、污染物溯源等任务带来前所未有的泛化与迁移潜力。

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面向自然科学领域机器学习与深度学习（高维数据预处理—可解释ML/DL—时空建模—不确定性量化-全程AI+Python）随着观测技术、数值模拟与计算基础设施的迅猛发展，地球系统科学、生态学、环境科学等自然科学领域正迈入“大数据+智能模型”驱动的新阶段。传统的统计建模方法虽具可解释性，却难以应对高维、非线性、多源异构的复杂自然系统；而以机器学习和深度学习为代表的AI技术，正为科学发现提供强大工具。更进一步，以大模型（Foundation Models）为代表的新型人工智能范式，正在重塑数据密集型科研的边界，为遥感反演、气候模拟、污染物溯源等任务带来前所未有的泛化与迁移潜力。

面向自然科学的人工智能建模方法：高维数据预处理—可解释ML/DL—时空建模—不确定性量化随着观测技术、数值模拟与计算基础设施的迅猛发展，地球系统科学、生态学、环境科学等自然科学领域正迈入“大数据+智能模型”驱动的新阶段。传统的统计建模方法虽具可解释性，却难以应对高维、非线性、多源异构的复杂自然系统；而以机器学习和深度学习为代表的AI技术，正为科学发现提供强大工具。面对海量时空数据、复杂动态过程以及多尺度耦合效应，科研工作者亟需一套系统而严谨的方法体系，以融合领域知识、数据驱动与智能算法，实现从数据预处理到模型部署的全链条创新。

【论文精读】Matten：融合 Mamba 与 Attention 的视频生成新范式标题：Matten: Video Generation with Mamba-Attention作者：Yu Gao, Jiancheng Huang, Xiaopeng Sun, Zequn Jie, Yujie Zhong, Lin Ma（Zequn Jie 为通讯作者）

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