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| GRL：借助人工智能手段预测实验室地震中未来断层滑动 | |
| 王立伟 | |
| 2022-10-25 | |
| 所属快报 | 地球科学快报 |
| 出版年 | 2022 |
| 期 | 20 |
| 语种 | 中文 |
| 领域 | 地球科学 |
| 栏目 | 前沿研究动态 |
| 中文关键词 | 断层；深度学习 |
| 英文关键词 | Fault Deep Learning |
| 中文摘要 | 2022年10月10日，《地球物理研究快报》（Geophysical Research Letters）发表题为《通过深度学习转换模型预测未来实验室断层摩擦》（Predicting Future Laboratory Fault Friction Through Deep Learning Transformer Models）文章指出，从自然语言处理中借用的人工智能方法（很像智能手机上的语言翻译和文本自动填充）可以在实验室地震中以高分辨率预测未来的断层摩擦和下一次断层发生时间。该技术将人工智能应用于断层的声波信号，通过预测断层物理系统的未来状态来推进并超越先前的研究。 |
| 原文题名 | Predicting Future Laboratory Fault Friction Through Deep Learning Transformer Models |
| 原文链接 | 查看原文 |
| 文献类型 | 快报文章 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.173/C666/handle/2XK7JSWQ/353264 |
| 专题 | 地球科学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王立伟. GRL：借助人工智能手段预测实验室地震中未来断层滑动. 2022. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| GRL：借助人工智能手段预测实验室地震中（18KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
| GRL：借助人工智能手段预测实验室地震中（201KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
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