近日，gg999策略手机白菜应用统计专业硕士研究生俞嘉旭同学的论文投稿IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing获得录用并在线发表（https://ieeexplore.ieee.org/document/9390348），该期刊目前列为我院顶级期刊，是地球科学与遥感领域具有重要影响力的期刊。连续地震道缺失是目前工业界地震数据插值的难点和研究重点，而传统深度神经网络卷积算子利用局部数据进行插值，在大缺失道情况下应用效果欠佳。该论文提出利用注意力机制、残差网络等神经网络模块（下图所示）结合混合损失函数，在连续地震道数据缺失情况下获得优于目前已有方法的插值结果。

该论文提出的卷积神经网络结构Anet（CNN guided by Attention mechanism）

    学院坚持“科学问题导向，应用问题驱动，强化学科交叉，突出应用特色”的发展道路设立应用统计专业硕士学位点并于2017年开始首批招生，旨在适应各行各业对大数据与人工智能人才的迫切需要，培养大数据与人工智能算法研究、应用产品研发、技术推广、学科交叉和项目管理复合型人才，按照“重基础、重实践”的培养模式培养专业硕士研究生。学院 “地球科学大数据与人工智能团队”于2018年成立。该团队在吴帮玉博士的带领下，追踪大数据与人工智能相关理论与方法的最新进展，面对国家需求及经济主战场，开发针对油气地震勘探资料智能化处理与解释的相关算法，推动相关理论向油气勘探生产实践快速转化。团队自成立至今积极探索机器学习尤其是深度学习的最新进展，在地震波阻抗反演、断层解释、地震数据插值、地震数据去噪等多个方向展开探索。与此同时，与国内外相关企业及科研机构保持密切交流与合作，以实际需求引导技术探索，已获得中国石化石油物探技术研究院、中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院等多个企业及国家、省项目资助，多项技术在实际项目中得到应用。在探索实际项目应用的同时，本团队多个研究成果在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，Remote Sensing, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters等期刊发表，初步展现出实际应用与理论创新兼顾、多学科交叉结合的发展特色。