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本文提出了一种原则性构建方法，将CNN和Transformer转化为分辨率无关的神经算子，使得在一个网格分辨率上训练的模型能够泛化到其他分辨率，这对于科学机器学习应用（如偏微分方程求解）至关重要。
UniverSat 引入了一种用于Vision Transformers的Universal Patch Encoder，该编码器可以在不同地球观测数据类型上实现鲁棒的、传感器无关的空间特征提取，在分类和分割基准测试上取得了优秀结果。