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大学、加州大学洛杉矶分校和博洛尼亚大学的地震学家据此在次年3月美国《科学》联合发表《地震无法被预测》的论文，引发了一场争论。1999年2~4月，就地震能否预测这一问题，多位地震学家继续在英国《自然》网站上进行辩论。
预测地震自古以来都是地震科学工作者的奋斗目标。在深度学习如此火爆的今天，人们不禁想到，强大的深度学习能否用于地震预测？去年8月，《Nature》上发表了一篇题为《Deeplearningofaftershockpatternsfollowinglargeearthquakes》的火爆论文。
这些可预测地震仅与锁固段或次级锁固段破裂对应的地震事件类型有关，而与其震级无关。换句话说，每个区的情况不同，如有些区我们能预测6.8级的标志性地震，而有些区我们只能能预测8.1级的标志性地震。由此可见，地震能否被预测之争，…
Nature论文预测余震只是炒作？数据科学家历时半年揪出漏洞最近，四川宜宾、云南楚雄接生地震，再次掀起人们对地震的恐慌。预测地震自古以来都是地震科学工作者的奋斗目标。在深度学习如此火爆的今天，人们不禁想到，强大的深度...
当前地震预测研究的状况报告摘要：地震预测研究的进展如何？2015年4月25日发生在尼泊尔的8.1级强震导致了重大人员伤亡和财产损失。在国际社会积极援助尼泊尔人民抗震救灾的同时，不少人也开始争论起地震是否可以预报。事实上，与中国一样，国际上对此亦争论不休，而各国地震研究，亦多次...
人类能否交出“地震预测”的答卷？---在21世纪的今天，人类文明已经走过6000多年历史并迎来第六次科技革命，如果要问还有哪些世界性难题久攻未破，甚至仍在限制人类的想象力？地震预测肯定算…
地震纵波即P波的传播速度约为6～7千米/秒，比海啸的传播速度要快20～30倍，所以在远处，地震波要比海啸早到达数十分钟乃至数小时，具体数值取决于震中距和地震波与海啸的传播速例如，当震中距为1000千米时，地震纵波大约2.5分钟就可达，而海啸
在本论文中，我们使用深度学习方法确定基于静态应力的标准，并在不事先假设地震方向的情况下预测余震位置。我们的结果表明，深度神经网络在超过131,000条由主震-余震对构建的数据集训练后，它能在的测试集中预测余震位置，其中该测试集包含了30,000条主震-余震对数据。
为此，哈佛大学和谷歌的机器学习专家一起组建团队，研究能否用深度学习技术预测余震可能发生的位置。.今天，这篇论文发表在《Nature》上。.为了得到这一结果，研究团队首先搜集了世界上100多次地震的信息，并建立了数据库。.1992年南加利福尼亚州兰德斯...
到目前为止，地震还不是一个能够预报的自然灾害。无论是科学界还是民间，都在为地震预测积极寻找“良方”。也正因此，各种地震前发生的...
大学、加州大学洛杉矶分校和博洛尼亚大学的地震学家据此在次年3月美国《科学》联合发表《地震无法被预测》的论文，引发了一场争论。1999年2~4月，就地震能否预测这一问题，多位地震学家继续在英国《自然》网站上进行辩论。
预测地震自古以来都是地震科学工作者的奋斗目标。在深度学习如此火爆的今天，人们不禁想到，强大的深度学习能否用于地震预测？去年8月，《Nature》上发表了一篇题为《Deeplearningofaftershockpatternsfollowinglargeearthquakes》的火爆论文。
这些可预测地震仅与锁固段或次级锁固段破裂对应的地震事件类型有关，而与其震级无关。换句话说，每个区的情况不同，如有些区我们能预测6.8级的标志性地震，而有些区我们只能能预测8.1级的标志性地震。由此可见，地震能否被预测之争，…
Nature论文预测余震只是炒作？数据科学家历时半年揪出漏洞最近，四川宜宾、云南楚雄接生地震，再次掀起人们对地震的恐慌。预测地震自古以来都是地震科学工作者的奋斗目标。在深度学习如此火爆的今天，人们不禁想到，强大的深度...
当前地震预测研究的状况报告摘要：地震预测研究的进展如何？2015年4月25日发生在尼泊尔的8.1级强震导致了重大人员伤亡和财产损失。在国际社会积极援助尼泊尔人民抗震救灾的同时，不少人也开始争论起地震是否可以预报。事实上，与中国一样，国际上对此亦争论不休，而各国地震研究，亦多次...
人类能否交出“地震预测”的答卷？---在21世纪的今天，人类文明已经走过6000多年历史并迎来第六次科技革命，如果要问还有哪些世界性难题久攻未破，甚至仍在限制人类的想象力？地震预测肯定算…
地震纵波即P波的传播速度约为6～7千米/秒，比海啸的传播速度要快20～30倍，所以在远处，地震波要比海啸早到达数十分钟乃至数小时，具体数值取决于震中距和地震波与海啸的传播速例如，当震中距为1000千米时，地震纵波大约2.5分钟就可达，而海啸
在本论文中，我们使用深度学习方法确定基于静态应力的标准，并在不事先假设地震方向的情况下预测余震位置。我们的结果表明，深度神经网络在超过131,000条由主震-余震对构建的数据集训练后，它能在的测试集中预测余震位置，其中该测试集包含了30,000条主震-余震对数据。
为此，哈佛大学和谷歌的机器学习专家一起组建团队，研究能否用深度学习技术预测余震可能发生的位置。.今天，这篇论文发表在《Nature》上。.为了得到这一结果，研究团队首先搜集了世界上100多次地震的信息，并建立了数据库。.1992年南加利福尼亚州兰德斯...
到目前为止，地震还不是一个能够预报的自然灾害。无论是科学界还是民间，都在为地震预测积极寻找“良方”。也正因此，各种地震前发生的...
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