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Drift Field Net (DFN) 是一种深度神经网络，从卫星观测预测海洋表面流场，采用两阶段训练策略以提高粒子轨迹精度。与业务模型相比，在7天预测中，它将定位误差减少了20公里，并通过拉格朗日微调获得进一步增益。