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通过排序在 Sentinel-1 图像中估算地震震级
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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
通过多语言的、群体化的社交媒体引入端到端框架，提高全球地震引发的人员损失预测的准确性和及时性。框架包括分级伤亡提取模型、真实性发现模型和损失投影模型，实时测试表明速度和准确性与美国地质调查局手动方法相当。
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关键要点
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通过多语言社交媒体引入端到端框架，提高全球地震引发的人员损失预测的及时性和准确性。
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框架包括分级伤亡提取模型、动态真实性发现模型和贝叶斯更新损失投影模型。
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分级伤亡提取模型基于大型语言模型、提示设计和少样本学习，从社交媒体中检索定量人员损失索赔。
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动态真实性发现模型考虑物理约束，从嘈杂和潜在冲突的索赔中发现真实的人员损失。
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贝叶斯更新损失投影模型使用发现的真实数据动态更新最终的损失估计。
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实时测试表明框架在2021年和2022年的全球地震事件中，速度和准确性与美国地质调查局手动方法相当。
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