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研究人员提出了一种物理信息机器学习（PIML）框架，将水文约束整合到LSTM损失函数中，以改善短期洪水预报，特别是在数据稀缺的情况下。一种“趋势对齐”约束确保了降水与流量趋势之间的一致性，提高了纳什-苏特克利夫效率，并消除了极端事件期间的非物理预测。

SubsurfaceGen 是一个基于 GPU 加速的 3D 速度模型与地震数据生成器，并发布了一个包含 4276 张 2D 速度切片及其相应波场和炮集的数据集，覆盖六种地质场景，旨在推动全波形反演的机器学习发展。