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一种用不同特征空间尺度的气象图预测巴黎雾霾发生的分枝深度卷积网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
Chien Wang开发了一个深度学习平台，用于预测低能见度事件或雾霾的发生。最近为巴黎雾霾开发了两种分支架构，改进了网络性能，在验证和使用2021年和2022年的数据进行盲预测评估时产生了合理的得分，这些数据未用于训练和验证。
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关键要点
- Chien Wang开发了一个深度学习平台，用于预测低能见度事件或雾霾的发生。
- 该平台使用多年来的气象和水文变量的区域地图作为输入特征。
- 地表能见度观测作为目标进行训练。
- 为巴黎雾霾开发了两种分支架构，以更好地保留不同输入特征的特征空间信息。
- 新架构改进了网络性能，在2021年和2022年的数据进行盲预测评估时产生了合理的得分，这些数据未用于训练和验证。
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