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本文提出了一种多模态自回归Transformer代理模型，用于对地质碳封存中的可变井操作和地质不确定性进行建模，实现了准确的预测，并通过MCMC数据同化实现不确定性量化。
提出KL-DNN，一种可扩展的算子学习框架，利用Karhunen-Loève展开处理大规模PDE问题，在三维碳封存问题上实现了比DeepONet更低的误差和两个数量级的加速。
一项研究绘制了全球丛枝菌根真菌网络地图，发现其丝线可延伸至远超地球的范围，且这些网络正受到农业开垦的威胁。草地生态系统拥有全球40%的生物量，但保护力度不足。