2020-07-25 第一周总结

一、文献阅读

1. ‘Purely satellite data-driven deep learning forecast of complicated tropical instability waves'(Science Advances, Oceanography)

（1）摘要

行文逻辑：研究背景，存在的问题，切入点，深度学习和大数据的优势，文章核心内容，实验效果，意义。

人称：研究背景等客观存在的事实用的是被动语态，自己的研究内容尽量用主动语态。

语句：中长句为主，句式不用太长，太复杂，能表达清楚意义最为重要。

（2）介绍

行文逻辑：SST---TIW---DNN---related work---TIW海洋现象的重要性---DNN-based model的优势---最为相关的工作

研究意义：预测TIW相关的海平面场是5天，且能抓住TIW的运动规律，从而得出了深度学习应用于预测复杂海洋现象的潜力。

（3）方法

模型结构图：涵盖全面实现思路

损失函数：自定义

模型特点：Stack level, Bias Correction Map, 针对特殊海洋现象和实验过程设计的网络结构，并非直接套用现成的。

（4）结果

实验设计思路：预测一片区域的SST map

特点：长时预测（5天），纯数据模型，联系了相关的海洋现象

二、做了什么