本文介绍了多种基于神经网络的技术，用于从稀疏数据重建物理场和3D形状，包括神经核场、物理约束卷积神经网络（PC-CNN）和新型变分数据同化方案（VIVID）。这些方法在复杂流体动力学和气候数据处理方面表现出色，具有高分辨率和准确性，未来有望广泛应用于地球科学。