University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

Amortized Probabilistic Retrieval of Atmospheric CO2 from OCO-2 Spectra Using Deep Learning with Laplace Approximations and Normalizing Flows

基于深度学习的OCO-2光谱大气CO2摊销概率检索：结合拉普拉斯近似与归一化流

Alejandro Calle-Saldarriaga, Felix Jimenez, Jack Grosskreuz, Jiazheng Wang, Jonathan Hobbs, Matthias Katzfuss

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology（加州理工学院喷气推进实验室） 纠错

AI总结 提出深度学习框架，利用拉普拉斯近似和归一化流从OCO-2光谱中快速、准确地检索大气CO2浓度，并量化不确定性，相比传统方法加速数个数量级且精度更高。

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