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Esomar 20个问题，以帮助购买者提供基于AI的市场的市场研究和见解
7。验证和验证输出的准确性的过程是什么？是否有记录？您如何衡量和评估有效性？是否有一个过程可以识别和处理系统产生不可靠，偏斜或偏见结果的案例？您是否使用任何特定技术来微调输出？您如何确保生成的结果“适合目的”？上下文AI可以根据目标提出与偏见，代表性和风险相关的挑战，并产生不一致或不正确的结果，具体取决于目标。这个问题旨在了解供应商用来确保可靠结果的过程。例如，答案应指示如何选择培训数据集，涵盖的内容以及是否充分最新，并筛选以代表部署系统的环境。
以FESOM 2.5的计算成本降低探索海中尺度：适用于南方海洋的有效建模策略
摘要。由于长期运行高分辨率模型的高计算成本，因此气候变化的模型投影通常不包括解决方案良好的海洋尺度。这项挑战是使用效率最大化的建模策略来应对的，该策略适用于过去，现在和自由气候的3公里模拟。模型设置利用了降低分辨率的旋转和瞬态模拟，以在短时间内初始化区域性的高分辨率海洋模型。将结果与卫星高度学数据和更传统的涡流仿真进行了比较，并根据其复制观察到的中尺度效果的能力进行了评估，并揭示了对与自然变异性不同的气候变化的反应。高分辨率模拟良好地产生了观察到的南洋涡流能量（EKE）的幅度，但局部大小和EKE的分布仍然存在差异。较粗糙的涡流集合模拟了类似的EKE模式，但主张不足的水平观察到了55％。在变暖的大约1°C时，高分辨率模拟不会导致整体EKE的变化，而与完全合奏在涡流模拟中的EKE同意相比。在变暖的大约4°C下，两个数据集都以相对术语增长了EKE的一致水平，尽管不是绝对幅度，并且EKE变量的增加。模拟的Eke上升集中在已经知道的地区的流动范围