Публикации по теме climate

Публикации по теме 'climate'

Размерное расширение для кластеризации погоды.

Как описано выше, расширение измерений — это простой метод создания плотной структуры данных высокой размерности для приложений машинного обучения. Это полезно для больших выборок данных, таких как большие последовательности, представленные в предыдущем примере. Данные больших изображений также можно преобразовать, чтобы сблизить связанные атрибуты. Чтобы проверить эту гипотезу, используется набор данных, составленный из данных НАСА AIRS, чтобы проверить его способность находить..

Как запустить CESM 1.2.2 на Mac OSX 10.11.6

Примечание: эта информация запустит глобальное моделирование. Я опубликую дополнительные комментарии по запуску SCAM модели с одним столбцом, как только разберусь с этим. Недавно мне поручили сложную задачу запустить CESM на моем MacBook Air. Модель Community Earth Systems Model (CESM) — это глобальная климатическая модель, поддерживаемая для использования на суперкомпьютерах, и другие пользователи успешно используют ее на своих ноутбуках; однако заставить его работать — нетривиальная..

Идеи: машинное обучение для погоды и климата

Прогнозирование погоды является одним из научных секторов, где машинное обучение в широком смысле находит множество применений в качестве дополнения к численному прогнозированию погоды для улучшения предсказания некоторых метеорологических параметров. В начале двадцатого века было признано, что прогнозирование погоды по существу представляет собой детерминированную задачу с начальными значениями в математическом смысле. Необходимыми условиями рационального решения задач прогнозирования..

Варианты использования машинного обучения для изменения климата

Изменение климата — серьезная проблема, с которой сталкивается мир. Климатические изменения, которые уже влияют на нашу планету, можно увидеть в повышении уровня моря, таянии ледяных шапок и ледников, более сильных штормах и ураганах, увеличении количества засух и лесных пожаров, увеличении количества осадков в некоторых районах мира, в то время как в других регионах выпадает меньше осадков. Важно, чтобы мы делали все возможное, чтобы снизить риски изменения климата, сокращая выбросы..

dClimate сотрудничает с InclusionBridge для поддержки доступа к науке о данных и машинному обучению…

Одна из наших целей — привлечь больше ученых-климатологов и инженеров по данным к экосистеме dClimate. Партнерство с InclusionBridge предоставляет старшеклассникам, интересующимся наукой о данных, библиотеку dClimate, содержащую 30 ТБ стандартизированных климатических данных. Экосистема dClimate предназначена для старшеклассников и аспирантов, интересующихся наукой о данных. dClimate , ведущая децентрализованная экосистема информации о климате, сегодня объявила о партнерстве с..

Роль ИИ в борьбе с изменением климата

Вся жизнь на Земле сталкивается с самой опасной проблемой для своего выживания - изменением климата. Повышение уровня моря, учащение стихийных бедствий и разрушение экосистем, растянувшихся на тысячелетия; последствия изменения климата имеют серьезные последствия для каждого биологического организма на планете. В то время как некоторые не разделяют той же оценки нынешней и надвигающейся серьезности ситуации, другие ставят перед собой задачу изучить новые инновационные способы борьбы с..

Понимание климата требует отслеживания откликов с задержкой по времени - ИИ показывает новый путь

Возможно, вы слышали, что закрылки крыльев бабочки в Бразилии могут вызвать полномасштабный торнадо в Техасе - явление, получившее популярность как эффект бабочки . Что ж, хотите верьте, хотите нет, обратная связь с задержкой по времени в изобилии в климате - и вы наверняка видели некоторые из них. Если в вашем городе метель, то в соседних на какое-то время похолодание. Климатические модели, такие как Эль-Ниньо, назревают в течение нескольких месяцев, а их последствия распространяются..