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时空预测
STCast：面向全球与区域天气预报的自适应边界对齐
STCast: Adaptive Boundary Alignment for Global and Regional Weather Forecasting
Spatial-Aligned Attention 用注意力对齐全局与区域空间分布并据此自适应细化区域边界，这一「注意力导出对齐模式→动态边界」的思路可迁移到遥感/气象等大场景中的区域裁剪与感兴趣区域自适应划分；TMoE 按离散高斯分布路由不同月份变量的做法，也为时序视觉模型中的条件专家路由提供参考。
基于组相对策略优化的实时长时空气质量预测
Real-Time Long Horizon Air Quality Forecasting via Group-Relative Policy Optimization
将GRPO与类别奖励、课程rollout结合，用于优化非对称代价下的时空预测，可迁移到视觉中的长时预测任务（如视频预测、气象场预测）以降低误报率。
PhyOceanCast：基于物理信息扩散模型的全球海洋预报
PhyOceanCast: Global Ocean Forecasting with Physics-Informed Diffusion
将扩散模型与球面图注意力、小波时序模块结合，用于全球海洋多变量时空预测，其物理约束和球面拓扑保持思路可迁移到其他地球科学或视频预测任务。
ChangeBridge：面向遥感的多模态控制时空图像生成
ChangeBridge: Spatiotemporal Image Generation with Multimodal Controls for Remote Senisng
扩散桥（diffusion bridge）用给定前事件图像作为起点替代噪声初始化，并用像素级漂移图区分事件变化与时序变化，这一「从观测状态出发、按漂移量差异化生成」的框架可直接迁移到视频预测、时序遥感与变化检测的数据增广。
AviaSafe：面向航空安全关键云预报的物理信息数据驱动模型
AviaSafe: A Physics-Informed Data-Driven Model for Aviation Safety-Critical Cloud Forecasts
将航空结冰指数（IC）作为物理约束嵌入分层预测框架，先以掩码注意力定位稀疏云区、再回归微物理组分浓度，这种「先定位稀疏区域再稠密回归」的两阶段设计可迁移到其他极端稀疏、分布不连续的视觉预测任务（如降水临近预报、烟雾/气溶胶分割）。