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ClimAI 智慧气象

专注于分享人工智能和气象科学最新进展!
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Nature Communications!人工智能揭示冰川质量平衡对未来气候变化的非线性敏感性
由Jordi Bolibar及其团队在2022年发表在Nature上的《Nonlinear sensitivity of glacier mass balance to future climate change unveiled by deep learning》,利用深度学习技术捕捉冰川对气温和降水变化的非线性响应。这种方法比传统的线性统计和温度指数模型更为精确,后者被证明对未来变暖情景过于敏感。
ClimAI 智慧气象
2023-12-04
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基于深度学习的区域气候模型仿真器 | 一种新型混合降尺度方法的概念和首次评估
23年7月,Antoine Doury等人在Climate Dynamics上发表了《Regional climate model emulator based on deep learning: concept and first evaluation of a novel hybrid downscaling approach》,主要介绍了一种新的气候模型降尺度方法的开发和评估。该方法旨在提高气候变化信息在局部尺度上的可靠性,这对于影响研究和政策制定至关重要。其核心是一种新颖的混合方法,结合了经验性统计降尺度方法和区域气候模型(RCM)。
ClimAI 智慧气象
2023-12-04
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AI气象大模型最新总结 ! 揭秘智能天气预测的新纪元
全球目前主要使用的AI气象预测模型包括谷歌DeepMind的GraphCast、华为云的Pangu-Weather、清华大学和中国气象局的NowcastNet、阿里巴巴的SwinVRNN*、复旦大学开发的伏羲、上海人工智能实验室的风乌、英伟达Nvidia的FourCastNet、微软和华盛顿大学的DLWP,以及欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的CNN模型。除此之外,还有一些新兴的AI气象模型如前NASA科学家创立的初创公司开发的Zeus AI,专注于短期预测,以及谷歌研究和谷歌DeepMind开发的最新模型MetNet-3,它提供高分辨率的短期天气预测。这些模型利用最新的人工智能和机器学习技术,显著提升了气象预测的准确性和细节层面的分析能力。随着技术进步,未来的气象预测将更加精准和高效。
ClimAI 智慧气象
2023-12-03
4.7K0
AI入门 | 十分钟了解当前热门的扩散模型(Diffusion Model)
机器学习和人工智能算法不断发展,以解决复杂问题并加深我们对数据的理解。其中一个引人注目的模型类别是扩散模型,它们因能够捕捉和模拟像数据生成和图像合成这样的复杂过程而受到重视。
ClimAI 智慧气象
2023-12-01
5.7K0
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