经过多年的延迟FDA批准了Teva的通用EpiPen
近日,地球与空间科学学院马坚伟教授作为通讯作者在Reviews of Geophysics发表关于深度学习在地球物理中的应用的综述论文“Deep Learning for Geophysics: Current and Future Trends”(Siwei Yu, Jianwei Ma, Deep Learning for Geophysics: Current and Future Trends, Reviews of Geophysics, 2021, June 3.)
Reviews of Geophysics是地球科学领域顶尖期刊(影响因子21.45),发表内容涉及地球物理、地震、遥感、大气、海洋、空间等学科的邀请论文,每年仅约20篇。这是该刊创刊50年以来,第二篇作者全部来自国内学术单位的论文。
人工智能在地球物理中的应用方向(a)以及发展趋势(b)
论文概述了地球物理发展的瓶颈问题,包括时空大尺度与高分辨率的矛盾、建模不精确、海量计算资源需求等,指出深度学习的引入有望带来突破。从经典的数据驱动字典学习方法出发,该文介绍了深度学习的基本理论及常用的深度神经网络框架,并分析了其适用性。文章综述了深度学习在勘探、地震、遥感、大气、海洋、空间等学科的应用现状,对优缺点进行了深入分析。文章还探讨了深度学习在地球物理学科的未来发展趋势,包括如何利用最新的深度学习框架,以及结合深度学习与传统物理建模方法等问题。
马坚伟
马坚伟于2020年5月受聘为北京大学地球与空间科学学院博雅特聘教授,现任北京大学人工智能地球科学中心主任。他主要从事勘探地球物理、应用数学以及人工智能交叉等学科的研究。
郑重声明:文章仅代表原作者观点,不代表本站立场;如有侵权、违规,可直接反馈本站,我们将会作修改或删除处理。
相关阅读
猜你喜欢
-
合成微生物使科学家们能够研究古老的进化神秘
2022-04-29 -
加强了恰帕斯高地土着居民的领土管理合作进程
2022-04-29 -
介绍CNVP,IUCN的新成员
2022-04-29 -
销售人员为肥胖客户推荐更多圆形产品
2022-04-29 -
黄石麋鹿的疾病隐藏成本 USU生态学家说 布鲁氏菌病会减少怀孕
2022-04-29 -
研究人员设计“智能”表面以排斥一切 但针对有益的例外
2022-04-29 -
大麻使用的性别差异开始在动物和人类的大脑研究的帮助下得到解释
2022-04-29 -
缅甸开始在全国红色名单上工作
2022-04-29 -
转染市场五年后将达到10亿美元
2015-07-08