论文链接:https://arxiv.org/pdf/2509.25210v3 代码仓库:https://github.com/chenhao-zju/STCast STCast 的核心突破在于两个创新模块: 1.空间对齐注意力 (SAA):用物理先验初始化全球 - 区域相关性分布,并在训练中动态优化边界权重 2.时间混合专家 (TMoE):基于离散高斯分布将不同月份的大气数据路由到专属专家,精准捕捉季节性变化 图 1:三种区域预报策略对比。

摘要:东南大学集成电路学院特聘教授、博士生导师 黄虎彪 强调,半导体材料领域中学界与产业对「材料」的认知画面差异极大,微观官能团的一点变化往往引发宏观性质非线性跃迁,导致 AI 数据标注与预测极为困难。

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