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meteorology
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Koopman 集成用于概率时间序列预测
本研究探讨了使用集合模型来生成随机输出的训练方法,证明了通过明确鼓励模型成员产生高模型间方差预测的训练准则,能够显著提高集合模型的不确定性量化能力。
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4 months ago
基于光流引导扩散的降水概率降尺度化
通过在 climate science 和 meteorology 领域中,利用 statistical downscaling 方法实现 local precipitation predictions 的数据驱动降尺度化,本研究通过扩展最
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7 months ago
MLCommons 云掩码基准测试综述:相关研究与数据
通过总结云遮罩领域的正在进行的研究活动,特别是 MLCommons 科学工作组目前进行的研究和基准测试,希望为其他人更容易地开始并协作进行与 MLCommons 云遮罩基准测试相关的工作。
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7 months ago
天气和气候的 AI 基础模型:应用、设计和实施
机器学习和深度学习方法在理解大气混沌行为和推进天气预报方面已得到广泛应用。在构建地球的数字孪生体方面,科技公司、政府机构和气象机构表现出越来越多的兴趣。我们回顾了当前最先进的人工智能方法,主要来自于变换器和算子学习文献,并结合气象学的背景提
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9 months ago
极端天气事件中的深度学习技术综述
深度学习在极端天气事件预测和理解领域有着潜在的应用,本文对其在雷暴、闪电、降水、干旱、热浪、寒潮和热带气旋等天气预报的各个方面的运用进行了综述,强调了深度学习捕捉复杂模式和非线性关系的潜力,同时讨论了当前方法的局限性和未来的进展方向,该综述
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a year ago
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