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ClimODE: 基于物理知识的神经 ODE 的气候与天气预测
ClimODE 是一种深度学习方法，利用统计力学中的流动原理和价值保持动态实现气候演变的建模和预测，并能够估计预测中的不确定性。该方法在全球和区域预测方面表现优于现有的数据驱动方法，参数化程度相对于其余方法要小一个数量级，从而树立了新的技术
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3 months ago
SeasFire 作为火灾动态的多变量地球系统数据立方体
全球野火的发生、规模和频率对生态系统服务和人类生计构成重大威胁。为了有效量化和归因于野火的先决条件，对地球系统动力学的彻底理解是必需的。为此，我们介绍了 SeasFire 数据立方体，这是一个经过精心策划的时空数据集，可用于通过地球观测进行
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7 months ago
ClimaX：天气和气候的基础模型
该研究介绍了一种名为 ClimaX 的深度学习模型，能够使用异构数据集（跨越不同变量，时空范围和物理基础）进行训练，预测气象和气候。ClimaX 扩展了 Transformer 架构，并表现出优越的性能。
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a year ago
未来能源与碳中和的强化学习挑战设计
本研究探讨了随着气候变化对能源生产和消费管理的需求的增加，如何利用深度增强学习算法管理未来的法国电力网络，促进使电力运输网络更好地平衡生产和消费、最小化能量损失以及尽可能地确保人员和设备安全，旨在达到 2030 年法国碳排放净零的目标。
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2 years ago
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