毛衛(wèi)寧
回復(fù) 金道勛 : IT之家，今天 11 歲！一早間就叔均到圈子和群的祝福和促：那個刺的，寧寫散文了想了想，佛歷年的幕幕就在前，可不不覺間，還是真的經(jīng)走了這遠。記得前在內(nèi)部里我說：們的未來多遠，在我們離用有多近。年一劍，路的一峰頂，看到是后面一更高一座山。《老》中說：勝人者有，自勝者”。任何向的前行都是一場間和耐力的沉淀，是自己和己的天人戰(zhàn)。守得初心，耐住寂寞。行途中見了生死存和跌宕起，每一次害關(guān)口的擇，可能會決定另番不同的運。君子其位而行守正持中不折騰。慢來，比快。君不，天不生 ithome，科媒萬古如長。今天沒長篇的散，一人說寧每次的篇大論，動的無非己。想想是，男兒說三分話留下七分天下。就樣吧。愛技，愛這。IT之家，11 歲生日快樂IT之家的家人們，庭日快樂刺客，軟 CEO ——“散家”，皮之家 / 衛(wèi)褲之家 / 廣告之家 / 鋪路機之家 / 挨踢之家 / 軟粉之家 / 米粉之家 / 果粉之家 / 華為之家 / 汽車之家 / 基家…… 諸多之家大領(lǐng)，IT之家一代目“青島水”庫長。2022 年 5 月 15 日 15 點 15 分，國際家庭，之家日青青一島
邁克爾·查維斯
回復(fù) 尹鴻承 : 原文標題：像 Transformer 一樣思考！DeepMind 發(fā)布全新模型設(shè)工具 Tracr：從可解釋邏輯反向建模型》代直接編譯成 Transformer 模型，做實從未如此輕！「可解釋」一直是深學(xué)習(xí)難以繞的難題，用無法理解模的運行機制也就無法放地把模型應(yīng)到實際場景。最近來自黎世聯(lián)邦理學(xué)院和 DeepMind 的研究人員提出了一種新的模型構(gòu)工具 Tracr，直接由人來根據(jù)「知的機制」對不同任務(wù)寫代碼，然由 Tracr 編譯成模型的權(quán)重，模型的解釋得更輕松！文鏈接：https://arxiv.org/ pdf / 2301.05062.pdf代碼鏈接：https://github.com/ deepmind / tracrTracr 的輸入為采領(lǐng)域特定語 RASP 編寫的代碼輸出為標準、僅包含解器的、類似 GPT 的 Transformer 結(jié)構(gòu)的權(quán)重在實驗部分研究人員使 Tracr 創(chuàng)建了一系列 ground truth Transformers，實現(xiàn)了包括計算 token 頻率、排序 Dyck-n 括號檢查等程序。如解釋模型？解釋性是理機器學(xué)習(xí)模的重要手段但由于模型實際運行方仍然不清晰所以目前的究成果大多以評估。其一個工作機可解釋性（Mechanistic interpretability）嘗試對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行逆向工程reverse engineering）來對模型實現(xiàn)的算法出一個機理的解釋，并一系列任務(wù)取得進展，括用于圖像類的卷積神網(wǎng)絡(luò)，Transformer 語言模型等。但該法仍然存在關(guān)工具少、模型機制解不深、仍然要研究人員行創(chuàng)造性的釋等問題。估機理解釋標準方法結(jié)了許多臨時驗的證據(jù)，而，由于這做的成本很，許多方法能在玩具模中進行評估或在真實模中的少數(shù)不要的 circuits 上進行評估Tracr 的解決方案是，通過將類可讀的代「編譯」成經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)，直接解決乏基礎(chǔ)機理釋的問題。就是說，Tracr 實際上起到的就類似編譯器作用。Tracr 中主要涉及三個組：1. RASP 代碼RASP 即 Restricted Access Sequence Processing Language，是 2021 年提出的一用于表達 Transformer 計算的語言，以作為計算型用來描述 Transformers，并配有相的解釋器運 RASP 代碼?？梢? RASP 程序視為一計算圖，當據(jù)給定的輸 token 序列時，圖上的每個節(jié)都會取一個定值。RASP 語言中包括兩個基本節(jié)點類型；列操作（Sequence Operations，s-op），返回輸入值 token 序列及 indices 序列；元素操作（Elementwise operations）；選擇-聚合操作等在大多數(shù)情下，可以將 RASP 操作直接映射 Transformer 模型的組件上，包括 embedding, MLP 層和 Attention 層。2. 對 RASP 語言的修改雖然 RASP 的操作可以直接射到 Transformers 中，但仍然需要 RASP 語言進行修以對模型權(quán)進行翻譯。3. craft，Transformer 的匯編語言如果說 RASP 算是編譯的高級言，那么 craft 就是匯編語言它提供了比純權(quán)重矩陣操作更多的象性。craft 可以表示具有基維（basis dimensions）的向量空間及其相應(yīng)的作，可以用方向的標簽定義投影或他線性操作重要的是，craft 抽象化了跟蹤重矩陣中的充的需要。Tracr: Transformer 編譯器Tracr 的代碼使用 Python 進行編寫，并將 RASP 實現(xiàn)嵌入到 Python 中，從而可在 Python 中直接編寫 RASP 程序，比較方便地對量編碼（variable encoding）進行標注。在 Tracr 中，RASP 程序是一個據(jù)結(jié)構(gòu)，通向每個操作遞依賴關(guān)系逐步構(gòu)建，時對 RASP 程序做了一些基本的化。Tracr 將 RASP 程序翻譯成 Transformer 權(quán)重的過程主要包六個步驟：1. 構(gòu)建計算圖追蹤整個序以創(chuàng)建一代表計算過的有向圖。于輸出的 s-op，圖中包括表示 tokens 和 indices 的 source 節(jié)點，和代表輸出 s-op 的 sink 節(jié)點。2. 推理 s-op 值對于每個 s-op，需要決定如何其嵌入到剩流中；為了用類別編碼需要知道一 s-op 可以取哪些。因為計算確定的，基有限的輸入匯量和上下大小，所有點都有一組限的輸出值所以第二步主要操作就對圖進行遍，并為每個點標注出其能的輸出；注使用簡單啟發(fā)式方法確保找到的 s-op 值集合的超。3. 獨立地翻譯 s-ops獨立考慮計算圖中每個節(jié)點，將其轉(zhuǎn)化為個 craft 組件；元素操作翻譯 MLP 塊，選擇-聚合操作翻譯為意力塊。使人工設(shè)計的 MLP 和注意力模塊庫近似數(shù)字和類輸入和輸的任意函數(shù)將具有分類入和輸出的 MLPs 作為查找表使帶有數(shù)字輸和輸出的 MLP 使用基于通用函數(shù)似定理的明結(jié)構(gòu)。對于意層，把選器翻譯成??_{????} 運算符，把相的聚合運算譯成??_{????} 運算符。目前只支對分類輸入注意力。4. 把組件分配到層上為了建一個 Transformer 模型，需要將計圖中的所有 craft 組件分配給層。理想情下，目標是到最小的模來進行所需計算，但一可以將其表為一個具有個約束條件組合優(yōu)化問：Transformer 結(jié)構(gòu)具有交替的注意力 MLP 層，而且所有互依賴的計都需要有正的順序。出范圍上的考，可以用啟式方法解決個問題。首，計算出從入到一個給節(jié)點的最長徑，其路徑度是可以分給該節(jié)點的數(shù)的一個上；然后應(yīng)用外的啟發(fā)式法，將層與以并行計算塊結(jié)合起來這種方法可返回一個正但有時是次的層分配。5. 構(gòu)造一個 craft 模型直接對模型組件的入和輸出空進行求和作構(gòu)建的殘差空間（residual stream space ）。換句話說，將每個 s-op 嵌入到它自己正交子空間，這個子空在整個網(wǎng)絡(luò)只保留給它用。然后按層分配決定順序遍歷計圖，并將組堆疊起來，到一個用 craft 表示的完整 Transformer。6. 組裝 Transformer 權(quán)重最后，將型的 craft 表示轉(zhuǎn)換為具體的型權(quán)重。首把并行的 MLP 層合并為一個層，把并行的注力頭合并為個層。其中注意層中，??_{????} 和??_{????} 矩陣分成????、???、????、???重量矩陣。后調(diào)整所有重的形狀，將其連接到 Transformer 架構(gòu)中就可推斷出模型置（深度、寬、殘差流小等），以應(yīng)所創(chuàng)建的素。只需重實現(xiàn)步驟 6，就可以直將 Tracr 擴展到支持任何其他 Transformer 的實現(xiàn)。在解釋性研究的應(yīng)用Tracr 可以加速受控實驗驗證過程，測試關(guān)于 Transformer 的計算結(jié)構(gòu)的定假設(shè)；通這種方式，也相當于成可解釋性研的實驗平臺研究人員對 token 計數(shù)、排序例子編寫了 RASP 程序?？山忉?工具的測試例編譯的模可以很自然作為測試「釋忠實性」基礎(chǔ)，并提了一種偽造解釋性技術(shù)出的解釋的法。發(fā)展到后，這些模可以被用來立可解釋性具的測試案庫，反過來可以實現(xiàn)定的評價指標替換模型組評估對模型何工作的理的另一種方是用手工編的組件替換型的部分內(nèi)。例如有研人員通過用們自己理想的實現(xiàn)來替模型的組件測試他們對 Transformer 如何實現(xiàn)模化加法的理，結(jié)果發(fā)現(xiàn)思路可以提下游任務(wù)的能，相當于力地證明了提出的解釋正確的。雖 Tracr 是將一個算法編譯成一完整的 Transformer 模型，但也可以過修改代碼整為只編譯練模型中的部分，從而得更容易評對大型模型理解。理解型現(xiàn)象和開新技術(shù)除了估之外，編的模型可以為研究 circuits 級別現(xiàn)象和開發(fā)解釋 Transformer 模型新方法的驗臺。參考料：https://arxiv.org/pdf/2301.05062.pdf本文來自微信公眾號新智元 （ID：AI_era）
劉逢聲
回復(fù) 卡勞瑟爾·賓·汗耶 : “衛(wèi)星遙技術(shù)是正飛速發(fā)展高新技術(shù)它已經(jīng)形的信息網(wǎng)，正時時刻、源源斷地向人提供大量科學(xué)數(shù)據(jù)動態(tài)信息原文作者Oleg Dubovik，法國里爾大宋書大氣光學(xué)驗室Gregory L. Schuster，NASA 蘭利研究中心，國弗吉尼州漢普頓峰，俄克荷馬大學(xué)象學(xué)院，國俄克拉馬州諾曼永祥，英萊斯特大物理與天學(xué)院Hartmut B?sch，國家地觀測中心英國萊斯大學(xué)，萊特，英國Jochen Landgraf，SRON 荷蘭空間究所，烏勒支，荷李正強，國科學(xué)院天信息創(chuàng)研究院，京，中國譯：唐?在過去的十年里，星遙感成在地方、域和全球間尺度上量地球的有效工具一。這些基觀測具非破壞性性，可以速監(jiān)測環(huán)大氣、其墊表面和洋混合層此外，衛(wèi)儀器可以察有毒或險的環(huán)境而不會使員或設(shè)備于危險之。大規(guī)模續(xù)衛(wèi)星觀補充了詳（但稀疏的實地觀，并為理?建模和數(shù)同化提供無與倫比體積和內(nèi)的測量。01、衛(wèi)星遙感當扈術(shù)發(fā)迅速目前大量非常要的應(yīng)用賴于衛(wèi)星據(jù)。大氣測用于天預(yù)報、環(huán)污染監(jiān)測氣候變化。海洋表遙感用于測海岸線態(tài)、海面度和鹽度海洋生態(tài)統(tǒng)和碳生量、海平變化、海交通和漁、淺水區(qū)流和底層形圖等。星對地遙極大地促了礦產(chǎn)資的勘探，水和干旱監(jiān)測，土濕度，植，森林砍，森林火，農(nóng)業(yè)監(jiān)，城市規(guī)等。最后調(diào)查全球機（如 COVID-19 大流行）的社科學(xué)工作益于衛(wèi)星感數(shù)據(jù)集這些數(shù)據(jù)利用各種針對性的視化對人環(huán)境進行類，然后這些觀察果與各種會經(jīng)濟數(shù)集等聯(lián)系來。此外衛(wèi)星遙感收集全球息提供了效的工具例如：行地形大氣面的溫度水蒸氣、氧化碳等量氣體地和大氣的物和化學(xué)分冰凍圈性質(zhì)，如，海冰，川和融化池塘熱層電離層和層的粒子電磁特性球遙感也動了技術(shù)平的發(fā)展這有助于展深空遙飛行任務(wù)如旅行者和卡西尼-惠更斯空研究任務(wù)在觀測衛(wèi)發(fā)展的早階段，衛(wèi)傳感器的計往往高針對特定標。例如1970 年代推出一系列儀：大地衛(wèi)和高級甚分辨率輻計（AVHRR）儀器旨在殳測地表面和層，臭氧測繪光譜（TOMS）儀器側(cè)于觀測總臭氧，高辨率紅外射測深儀HIRS）儀器支持氣預(yù)報和候監(jiān)測。些任務(wù)的署為每個標主題提了獨特的據(jù)，這些務(wù)得到了應(yīng)的科學(xué)的認可。些任務(wù)延多年，以得具有氣意義的數(shù)記錄。根積累的經(jīng)，不斷改更新的特團（在技和后勤方）。這些務(wù)的可喜果鼓勵在 1990 年至 2010 年的二十年從從設(shè)計和發(fā)觀測范圍廣的日益進的儀器例如，部了對流層染測量（MOPITT）、軌道觀測站（OCO）和溫室氣居暨觀衛(wèi)星（GOSAT）任務(wù)，以對氧化碳（CO2）和甲烷（CH4）發(fā)射了種熱增強外探測儀如 AIRS，TES，IASI，IMG 和 CRIS，以監(jiān)測天氣視山報氣候變化大氣狀態(tài)還部署了他衛(wèi)星成儀來觀測中、陸地海洋，并持跨學(xué)科究，例如視角 MODIS、MERIS 和 SGLI、雙視角 ATSR 和 AATSR、多視角 MISR 輻射計和 POLDER 旋光儀。了這些更統(tǒng)的被動測之外，部署了 CloudSat 雷達和 CALIPSO 激光雷達主動測量以監(jiān)測云氣溶膠的直結(jié)構(gòu)，對各種大應(yīng)用很重。所有這先前的努都提供了貴的見解有助于建對衛(wèi)星遙的真正價、局限性潛力的理。事實上空間儀器術(shù)的彈性展和信息的蓬勃發(fā)創(chuàng)造了一前所未有局面，硬、數(shù)據(jù)采和處理方的局限性大削弱，以開發(fā)和署更先進衛(wèi)星傳感設(shè)計。此，科學(xué)界經(jīng)獲得了當數(shù)量的星數(shù)據(jù)，累了管理分析數(shù)據(jù)大量經(jīng)驗對現(xiàn)有衛(wèi)數(shù)據(jù)集可取得的成有著真正實的設(shè)想并了解今提高衛(wèi)星據(jù)效用的要步驟。一方面，區(qū)也意識遠程觀測基本挑戰(zhàn)無止境。如，將信與噪聲分以檢索一特定的地物理變量準確的儀校準是持的挑戰(zhàn)。術(shù)進步改了觀測的息內(nèi)容，數(shù)據(jù)永遠足以唯一描述所有興趣的地物理參數(shù)隨著科學(xué)進步，所可觀察量列表不斷長。因此遙感仍然一個從根上不適定問題，需通過理論型、先驗識和輔助測來適當界定和約。這些是計新的科目標時的要考慮因。02、衛(wèi)星遙感發(fā)的重大挑衛(wèi)星遙感展的總體大挑戰(zhàn)是現(xiàn)創(chuàng)新和擔得起的術(shù)和測量念來解決問題，并理過去半世紀衛(wèi)星感實驗后露出來的題。具體言，預(yù)計解決幾個補的方面1.提高衛(wèi)星觀測的間和時間蓋范圍及辨率衛(wèi)星感的主要點之一是夠快速觀地球的大區(qū)域。同，當前可衛(wèi)星數(shù)據(jù)覆蓋范圍制也很明。例如，地軌道（LEO）的極軌歸藏成像通常至少一天（但多是兩天更長時間內(nèi)實現(xiàn)全覆蓋，因許多具有高時間和間可變性自然現(xiàn)象有被完全獲。在這面，高軌地球靜止測（GEO）通過提對同一物的頻繁晝觀測來解這一限制然而，在間覆蓋范和衛(wèi)星圖分辨率之需要權(quán)衡通常覆蓋圍越高，間分辨率低）。對許多應(yīng)用說，實現(xiàn)有廣泛的空覆蓋范和高空間辨率的觀是可取的但也極具戰(zhàn)性。因，衛(wèi)星觀的設(shè)計可需要新的新、輔助據(jù)和互補測的協(xié)同用，以解具體物體相關(guān)問題2.增加信息內(nèi)鴟和索觀測的同作用雖衛(wèi)星觀測高能力已明確記錄但目前我的衛(wèi)星儀提供的數(shù)對許多應(yīng)的信息內(nèi)有限。因，部署具增強功能新傳感器可取的和計劃的。如，人們經(jīng)清楚地識到，多度旋光儀MAP）為表征大氣溶膠和云詳細柱狀性提供了合適的數(shù)，因此預(yù)未來十年氣溶膠和表征中的化數(shù)據(jù)的注將顯著加。歐洲美國航天構(gòu)計劃在來幾年內(nèi)射幾項先的極化任，包括 MetOp-SG 衛(wèi)星上的 3MI（多視角多犲山道多振成像任），氣溶多角度成儀（MAIA）儀器，Spex（行星探滑魚光偏振儀和超角彩旋光儀（HARP），作為 NASA PACE 任務(wù)的一倍伐分多光譜成旋光儀 （MSIP）/氣溶膠-UA，作為哥白尼 CO2M 任務(wù)一部阿女 MAP 儀器等。外，中國家航天局CNSA）在極化傳器方面進了大量投。CNSA 最近推出了幾種極遙感儀器包括 MAI / TG-2、CAPI / TanSat、DPC / GF-5 和 SMAC / GFDM，并計劃在未來年推出 POSP、PCF、DPC-Lidar。這些儀器的咸山、它們的術(shù)設(shè)計和法開發(fā)已使用機載型進行了入討論和試，Duibovik 等人詳細討論了這儀器的概。同樣，星激光雷和雷達的量預(yù)計也增加，因主動遙感器提供了于大氣垂變化的詳信息。事上，大多主要的航機構(gòu)都在行天基激雷達計劃例如，美宇航局于 2003 年在 ICESat 衛(wèi)星上發(fā)了地球科激光高度系統(tǒng)（GLAS），2006 年在 CALIPSO 衛(wèi)星上發(fā)了具有正極化的云溶膠激光達（CALIOP），2015 年在國際間站上發(fā)了云氣溶運輸系統(tǒng)CATS），2018 年在 ICESat-2 上發(fā)射了先進形激光高計系統(tǒng)（ATLAS），此外，為生命星計劃（LPP）的一部分，歐?鳥于 2018 年在 Aeolus 衛(wèi)星上發(fā)淫梁了阿丁測風激雷達，CNSA 將于 2021 年發(fā)射 DPC-Lidar 機載 CM-1 衛(wèi)星，歐螐渠 / 日本的 EarthCARE 聯(lián)合衛(wèi)星預(yù)計于 2023 年發(fā)射）將括以前從在太空飛過的高性激光雷達雷達技術(shù)這些任務(wù)成功和前使激光雷成為未來測系統(tǒng)的要組成部。同時，復(fù)雜環(huán)境，沒有一單一傳感可以提供關(guān)目標物的全面信，因此需探索互補測的協(xié)同用。即使最先進的角度旋光也無法確氣溶膠的靠 3D 表征，因對氣溶膠云的垂直化的敏感有限。激雷達和 MAP 儀器結(jié)合了觀結(jié)果，提了大氣的 3D 表征如圖箴魚示協(xié)調(diào)被動主動觀測價值在規(guī)衛(wèi)星任務(wù)已得到明承認和考。例如，A-Train 衛(wèi)星星座提供延維，輻射，光雷達和他補充數(shù)。同樣，在進行的 NASA 氣溶膠和，對流和水（ACCP）研究考慮通過被（旋光儀光譜儀，波輻射計和主動（光雷達和達）傳感部署協(xié)調(diào)測。此外下一代遙反演打算索依賴于同儀器觀結(jié)果的協(xié)反演。例，檢索大氣溶膠特的主要挑是區(qū)分氣膠顆粒散的光與云大氣氣體下墊表面射的光。為氣溶膠測而設(shè)計衛(wèi)星傳感，例如 MODIS（輻射計） POLDER（旋光儀），犀牛不具備去云、氣體表面污染的最佳能。同樣，地反射率測通常需消除大氣溶膠和氣中的散射 同樣，大氣號山體監(jiān)也可能受氣溶膠和污染的影。因此，云、氣溶和氣體具不同靈敏的多種儀進行觀測是可取的在不均勻面上被云痕量氣體染的氣溶測量的分可能受益多種儀器協(xié)同測量紅外圖像激光雷達雷達觀測用于限制部分，光數(shù)據(jù)對氣濃度具有靈敏度，分辨率圖有助于減與地表異性相關(guān)的確定性。如，通過 MAP / CO 同時進行多度極化觀 2 在 CO 框架內(nèi)部署赤鷩 M 和 DPC2 預(yù)計歐盟 / 哥白尼和 GF-5 中國任務(wù)將為大尸子正和溫室體監(jiān)測提信息。事上，一氧碳以及 OCO 和 GOSAT 等儀器獲得的其白狼體僅在大氣溶膠極的條件下供。在這面，在哥尼 CO 中添加了 MAP 觀測 2 預(yù)計 M 任務(wù)將改善中度和可高度存在溶膠的情下的溫室體表征。為 NASA PACE 任務(wù)的一部分，SPEX 和 HARP 旋光儀儀器有望補來自 OCI 的高光譜輻首山數(shù)，從而提更準確的溶膠信息有助于檢海洋表面地下特性另一個將振測量與分辨率光相結(jié)合的星的例子 CNSA 于 2020 年 7 月 3 日成功發(fā)射的高于兒率和多模成成像衛(wèi)。最后，星數(shù)據(jù)與面和亞軌目標測量協(xié)同使用是一個重的考慮因。例如，集城市中的景觀和面屬性往是高度異的。因此大氣過程動態(tài)受到度變化的部活動的響，對環(huán)空氣質(zhì)量觀測需要有高時間率和高空分辨率。有不同赤穿越時間小型和較宜的所謂米或立方衛(wèi)星星座以通過增軌道儀器數(shù)量來改覆蓋范圍此外，表測量和常亞軌道測也可以增人口稠密區(qū)的衛(wèi)星索。例如Liu 等人提出了種 PM 監(jiān)測技術(shù)該技術(shù)使地面測量并置衛(wèi)星測中 PM 濃度的地統(tǒng)計乘厘歸當測量不用或受到染時，通使用化學(xué)輸模型來補時間和 / 或空間空白，從有助于回。MAIA 項目正在使巴蛇這種法來對硫鹽，硝酸，銨，黑，有機碳灰塵等氣膠成分進分類。然將空間 PM 信息與健康記錄一步結(jié)合以更好地解氣溶膠染物與不公共衛(wèi)生題之間的系。解決合不同儀觀測結(jié)果視場差異另一項挑。在這方，使用 A-Train 星座內(nèi)部署的具不同視場多個儀器數(shù)據(jù)所積的經(jīng)驗為來的任務(wù)供了寶貴見解。3.開發(fā)下一最先進的據(jù)處理方遙感檢索法的質(zhì)量影響最終品質(zhì)量的一個關(guān)鍵面。事實，一旦部了儀器，果觀測數(shù)的質(zhì)量就法從根本提高，而索算法仍不斷改進最終的遙產(chǎn)品可能顯不同，不僅是因從不同儀攝取數(shù)據(jù)而且由于索概念的進。在這面，新一遙感檢索法在過去年中取得長足的進。例如，算法往往賴于快速確的大氣模（而不使用預(yù)先算的查找或 LUT），并且夠檢索大參數(shù)。此，還實施同時檢索溶膠特性及地表特和 / 或云特性。后，在上歐盟 / 哥白尼的架內(nèi)，聯(lián)反演二氧碳和氣溶特性是降氣溶膠污對衍生二化碳產(chǎn)物響的一種前景的方。檢索算進化本身基本邏輯明，利用同觀察的同作用來高檢索的確性的潛很高。此，開發(fā)可用于不同測或其組的多功能器獨立算的想法越越流行。溶膠和表特性的廣檢索（GRASP）是這種算法一個例子該算法可于各種衛(wèi)和地面無和主動測。它還已功應(yīng)用于光雷達剖和柱狀輻測量的同協(xié)同反演在精確的衛(wèi)星遙感面仍然存一些算法戰(zhàn)。準確效的輻射遞模型是決條件。然獨立柱似法廣泛于檢索云尺寸和光深度，但云水平不勻性（云粗糙度）起的三維射轉(zhuǎn)移（RT）效應(yīng)可能是柄山索差的原因云的 3D 性質(zhì)在研究云和尚書膠之間的互作用（如，在云緣）時變更加關(guān)注從將它們檢索耦合一個聯(lián)合架開始。此背景下迫切需要幾何和光復(fù)雜介質(zhì)發(fā)反演目快速而準的 3D RT 模型，并結(jié)合體吸收的譜特征并確采用云子散射模。還需要發(fā)可靠的維輻射模，以說明表的水平質(zhì)性，以充分解釋有衛(wèi)星圖。另一個關(guān)的懸而決的問題構(gòu)建 3D 云場來模擬 3D 輻射場，可以使用動和被動感器的組來解決。多建模和測研究表，卷云在進天氣和候過程方發(fā)揮著重作用。雖光學(xué)很薄卷云具有球存在并節(jié)地球的射，并在候系統(tǒng)中揮重要作。卷云粒具有高度規(guī)則的形，其單散特性（例單散射反率和散射位函數(shù)）球形粒子著不同。果算法不識別這些規(guī)則的形，它們可會導(dǎo)致氣膠和云檢中的重大差。因此識別具有表性的卷顆粒模型將其納入溶膠檢索一個非常前途的方。此外，星數(shù)據(jù)的用與全球候和化學(xué)遷移模型CTM）的進展高度致。例如可靠的氣膠檢索可吸收到化運輸模型CTM）中，以便在法獲得觀時提供準的氣溶膠荷。同時光譜和極信息對約氣溶膠類具有很高敏感性，星數(shù)據(jù)可為改善化運輸模型大氣成分全球排放供額外的制。因此將衛(wèi)星數(shù)處理與現(xiàn)模型信息同是推進星遙感的一個極具景的研究域。最后目前，機學(xué)習(xí)方法來越多地于從遙感地理空間據(jù)中提取式和見解人工智能這一分支常適合分和解釋地觀測數(shù)據(jù)具有吸引，因為它出了可以數(shù)據(jù)中“習(xí)”、識模式并以少的人為預(yù)做出決的方法。別是深度習(xí)和深度經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興技術(shù)最被用于遙研究，特是用于處和分析大數(shù)據(jù)。這技術(shù)揭示自動提取空關(guān)系的力，并獲有助于改在多個時尺度上觀到的物理象的預(yù)測建模的進步知識。些方法對衛(wèi)星數(shù)據(jù)析非常有引力，特是數(shù)據(jù)驅(qū)的機器學(xué)的多功能與物理過模型相結(jié)。4.實現(xiàn)一致的衛(wèi)觀測和長數(shù)據(jù)記錄連續(xù)性基氣候變量長期和高量記錄對監(jiān)測和研地球氣候化至關(guān)重。實現(xiàn)這目標的一必要條件觀測的連性，只有高質(zhì)量的據(jù)收集繼下去而不破壞時，能確保這點。否則多儀器數(shù)記錄中的白就無法確解釋，星記錄的值幾乎消。因此，臺儀器的對校準和個相關(guān)傳器的相互準對于衛(wèi)遙感幾乎有目標的功仍然至重要。校許多儀器有挑戰(zhàn)性特別是對小型衛(wèi)星座。美國家科學(xué)院工程院和學(xué)院強調(diào)保持長期測的要求CLARREO（氣候絕對輻射折射率觀站）任務(wù)首次嘗試義致力于現(xiàn)這一目的衛(wèi)星任。與直接測的校準似，下一衛(wèi)星產(chǎn)品當今儀器件的可追性和一致至關(guān)重要03、結(jié)論因此，在一顆衛(wèi)星射半個多紀之后，太空對地的遙感已發(fā)展成為種高度復(fù)的工具，基礎(chǔ)科學(xué)供動力，支持對人至關(guān)重要日常活動已經(jīng)開發(fā)發(fā)射了大的衛(wèi)星儀，它們?yōu)?種需求提了大量數(shù)。衛(wèi)星儀的數(shù)量以衛(wèi)星收集信息的質(zhì)和范圍正不斷提高同時，衛(wèi)遙感界積的經(jīng)驗揭了未來發(fā)需要應(yīng)對挑戰(zhàn)。雖對大氣、地或海洋面（以及他遙感領(lǐng)）的每次測都可能有具體和全不同的題，但許衛(wèi)星遙感科在概念存在一些同的挑戰(zhàn)具體而言數(shù)據(jù)價值衛(wèi)星遙感法效率的高可能與下方面的功有關(guān)：提高觀測間和時間錄的覆蓋和分辨率?增加觀的信息內(nèi)，辦法是署具有增能力的衛(wèi)儀器，并討互補觀的協(xié)同作，例如，動圖像與動垂直大剖面和高譜光譜法協(xié)同作用將在不同譜范圍內(nèi)在不同時或空間尺上獲得的同靈敏度觀測結(jié)合來，以及衛(wèi)星觀測亞軌道觀和化學(xué)觀結(jié)合起來 傳輸模型果；?開下一代最進的數(shù)據(jù)理方法，些方法依于嚴格的向建模和值反演方，考慮廣的狀態(tài)參集（例如聯(lián)合檢索征不同大成分（如體、氣溶、云和下面）的參），并使新的解決案技術(shù)，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?通過確積累氣候錄所需的去、現(xiàn)在未來數(shù)據(jù)具有足夠兼容性和致性，實一致的衛(wèi)觀測和長數(shù)據(jù)集的續(xù)性。本來自微信眾號：出研究 （ID：chuxinyanjiu），作者：?
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