jogos de dezembro
CiĂȘncia e Tecnologia Daily, TĂłquio, 7 de janeiro (repĂłrter Chen Chao) A equipe de pesquisa de instituiçÔes de pesquisa marĂtimas japonesas e a Universidade de Kyushu usa a tecnologia de aprendizado profundo da inteligĂȘncia artificial para desenvolver alta precisĂŁo de reconhecimento de baixa precisĂŁo do baixo tropical no sistema de nuvem global Modelo de resolução (NICAM) MĂ©todo de dados do experimento climĂĄtico do sinal dos ingredientes da pressĂŁo do ar.Este mĂ©todo pode identificar os sinais hĂĄ uma semana no verĂŁo do noroeste do PacĂfico PacĂfico, baixa pressĂŁo.Os resultados da pesquisa foram publicados recentemente na versĂŁo on -line do "Progress of Earth and Planet Science" no JapĂŁo.
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A ocorrĂȘncia de baixa pressĂŁo tropical, como tufĂ”es e furacĂ”es, Ă© geralmente simulada atravĂ©s da evolução da observação e monitoramento da nuvem de satĂ©lite para simular dados de observação.No entanto, o fenĂŽmeno atmosfĂ©rico Ă© extremamente nĂŁo linear, e os resultados meteorolĂłgicos futuros de diferentes previsĂ”es do modelo climĂĄtico terĂŁo um desvio muito grande.Nos Ășltimos anos, a tecnologia de inteligĂȘncia artificial se desenvolveu rapidamente.
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Para obter maior precisĂŁo de reconhecimento com aprendizado profundo, muitos dados para cada tipo meteorolĂłgico requer mais de milhares de imagens.A equipe de pesquisa usou primeiro o algoritmo de rastreamento de baixa pressĂŁo tropical para tornar o modelo de resolução do sistema em nuvem global acumulado por 20 anos de dados do experimento climĂĄtico, para fazer 50.000 nuvens iniciais de pressĂŁo de ar tropical de baixa pressĂŁo e imagens de nuvem de baixa pressĂŁo tropical em evoluĂdos, mais 1 milhĂŁo O Zhang nĂŁo evoluiu para uma imagem de baixa pressĂŁo de baixa pressĂŁo tropical. 10 tipos de pares de 10 tipos Os resultados do dispositivo de identificação sĂŁo avaliados de forma abrangente.
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Esse mĂ©todo tambĂ©m pode prever o caminho e a intensidade do tufĂŁo e prever a ocorrĂȘncia de fortes chuvas.No futuro, a equipe de pesquisa integrarĂĄ os mĂ©todos de condução de dados e os mĂ©todos de condução de modelos representados pela Deep Learning para realizar a nova anĂĄlise de big data marinha Earth.
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