🌍 地球科学

🎞️ ECCV2026 · 1 篇论文解读

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RainODE: Continuous-Time Precipitation Forecasting with Latent Neural ODEs

RainODE 用离散教师引导的潜在神经常微分方程学习连续降水轨迹，再以 Brownian Bridge 随机细化强度与细节，在支持未见时间间隔查询的同时，将 RAPID-60min 的 CSI-M 从 SimVP 的 0.141 提升到 0.220，但不保证逐像素误差同步下降。