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NeurLZ：基于错误控制神经学习提高科学数据有损压缩性能
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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
NeurLZ框架结合了跳跃深度神经网络模型、跨领域学习和误差控制，显著提升了科学数据的有损压缩性能，比现有方法减少了高达90%的比特率。
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关键要点
- NeurLZ框架旨在解决传统有损压缩技术在压缩比、数据质量与吞吐量之间的平衡问题。
- 该框架结合了跳跃深度神经网络模型、跨领域学习和误差控制。
- NeurLZ框架显著提升了科学数据的有损压缩性能。
- 在多个真实世界高性能计算应用数据集上，NeurLZ在相同数据失真下比现有最佳方法减少了高达90%的比特率。
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