本研究提出了多种基于深度学习的地震监测和预测模型，如ConvNetQuake、SeisT和SVInvNet，旨在提高地震事件的检测、定位和震级估计能力。这些模型利用生成对抗网络和多连接编码器-解码器结构，有效处理复杂的地震数据，增强实时预警能力，并在不同环境下表现优异。

EikoNet是一种基于深度学习的物理仿真加速方法，广泛应用于地震学。X-DeepONet结合地震数据实现快速定位，SeisCLIP模型解决了标注数据不足的问题，SeisT模型用于多种地震监测任务。SVInvNet通过新架构提升地震速度反演能力，研究还开发了实时地震早期预警系统，增强全球监测能力。