中国科学院大气物理研究所的林鹏飞团队在2025 CCF全球高性能计算大会上发布了CoTCN深度学习模型，该模型结合了Transformer与CNN，显著提升了全球海表面温度的短期预报精度，尤其在涡旋活跃区误差降低了15-60%。该模型在国产DCU平台上训练，展现出优越的训练效率和预报性能。

林鹏飞研究员在2025 CCF全球高性能计算大会上介绍了其团队研发的CoTCN深度学习模型，该模型结合了Transformer与CNN，显著提高了全球海表面温度短期预报的精度。研究表明，CoTCN在复杂海域的预报误差降低了15-60%，并能在国产算力平台上高效训练，展示了其先进性和重要性。