《天然》23日報道了一種人工智能（AI）模子。該模子名為NeuralGCM，結合了流體動力學與神經網絡，能進行精確的氣象預計和睦候模擬。模子超越了部門現有模子，ios 玩運彩與傳統模子比擬，有望節儉大批算力。
一般環流模子（GCMs）能表示大氣、海洋和陸地的物理過程，是氣象和睦候玩運彩 香港賽馬預計的根基。而減少長期預告的不確認性以及估計極端氣象事件，則是氣候預計的關鍵。機械吸取模子一直被以為是氣象預計的一種替代手段，它們在節儉算力成本方面具有優勢，但在長期預告方面的表現經常不如一般環流模子。
鑒于此，美國google研究院團隊設計了NeuralGCM，這個模子結合了機械吸取和物理想運彩 出金 手續費法，運彩現場買能進行中短期氣象預告以及幾十年的氣候模擬。該模子對115天預告的精確率能媲美歐洲中期氣象預告中央（ECMWF，最好的傳統物理氣象模子之一）的預計結局。對于最多提前10天的預告，NeuralGCM的精確率與現有機械吸取專業不相高下，有時甚至更好。
NeuralGCM的氣候模擬精確率與最好的機械吸取和物理想法相當。當團隊在NeuralGCM的40年氣候預計中參加海平面溫度后，他們發明，模子給出的結局與從ECMWF數據中發明的環球變暖趨勢一致。新模子在預計龍卷風及其軌跡方面也過份了已有的氣候模子。
團隊結算道，這些結局共同表明，機械吸取是提拔一般環流模子的一個可行手段。
《天然》23日報道了一種人工智能（AI）模子。該模子名為NeuralGCM，結合了流體動力學與神經網絡，能進行精確的氣象預計和睦候模擬。模子超越了部門現有模子，與傳統模子比擬，有望節儉大批算力。
一般環流模子（GCMs）能表示大氣、海洋和陸地的物理過程，是氣象和睦候預計的根基。而減少長期預告的不確認性以及估計極端氣象事件，則是氣候預計的關鍵。機械吸取模子一直被以為是氣象預計的一種替代手段，它們在節儉算力成本方面具有優勢，但在長期預告方面的表現經常不如一般環流模子。
鑒于此，美國google研究院團隊設計了NeuralGCM，這個模子結mlb運彩怎麼買合了機械吸取和物理想法，能進行中短期氣象預告以及幾十年的氣候模擬。該模子對115天預告的精確率能媲美歐洲中期氣象預告中央（ECMWF，最好的傳統物理氣象模子之一）的預計結局。對于最多提前10天的預告，NeuralGCM的精確率與現有機械吸取專業不相高下，有時甚至更好。
NeuralGCM的氣候模擬精確率與最好的機械吸取和物理想法相當。當團隊在NeuralGCM的40年氣候預計中參加海平面溫度后，他們發明，模子給出的結局與從ECMWF數據中發明的環球變暖趨勢一致。新模子在預計龍卷風及其軌跡方面也過份了已有的氣候模子。
團隊結算道，這些結局共同表明，機械吸取是提拔一般環流模子的一個可行手段。
