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本文介绍了NRFormer+，一种利用大气扩散引导进行核辐射预测的时空Transformer，在日本的两个大规模基准上达到了最先进的精度。
本文介绍了 AquaAugmentor，这是一种新颖的特征增强算法，旨在利用化学属性提升机器学习和深度学习模型在水质可饮用性分类中的预测性能。
本文探讨了人工智能如何应用于生态修复和地球健康，重点介绍了生态系统测绘和精准再造林等应用，同时承认AI本身的能源和资源消耗。
世界资源研究所宣布推出林冠高度图 v2，这是一个开源模型及相关的全球尺度地图，旨在以更精确的方式绘制全球森林地图。
DeepMind宣布新的AI研究应用，用于保护自然，包括高分辨率森林砍伐风险模型、使用图神经网络进行物种分布映射，以及Perch生物声学模型的更新。