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摘要：本演讲将通过示例来解释基于数据的机器学习和基于物理的数学建模如何为天气和气候科学贡献有价值的互补技能和见解。两种明智的组合有望进一步进步。但是，有严重的潜在陷阱和警告。这些例子涉及许多月的厄尔尼诺预测，热带气旋的旋转机制等等。3) 17h55 – 19h: “open discussions” with drinks & sandwiches, in front of the lecture room (next to the dinosaur) ________________________________________________________________________________ Norbert J Mauser Andreas Stohl (director WPI & (vice dean of research Fak.Geo - Astro＆Head Research Platform MMM）气象学院负责人）
为软件要求建立正式模型
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