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通过未来技术预测未来
摘要 - 随着大型模型的整合，尤其是那些采用深度学习技术的集成，气象预测的领域已经发生了重大的转变。本文回顾了这些模型在天气预测中的进步和应用，强调了它们在转变传统预测方法中的作用。诸如FourcastNet，Pangu-Weather，Graphcast，Climax和Fengwu之类的模型通过提供准确的高分辨率预测，超出了传统数值天气预测（NWP）模型的功能，从而做出了明显的贡献。这些模型利用先进的神经网络体系结构，例如卷积神经网络（CNN），图形神经网络（GNN）和变压器来处理各种气象数据，从而提高了各种时间尺度和空间分辨率的预测准确性。本文解决了该领域中的挑战，包括数据获取和计算需求，并探讨了模型优化和硬件进步的未来机会。它强调了人工智能与常规气象技术的整合，有望提高的天气预测准确性，并为应对与气候相关的挑战做出了重要贡献。这种协同位置将大型模型视为在气象预测不断发展的景观中的关键。
AI和预测未来的问题
算法预测是一种推论。许多法律都在努力考虑推论，即使它们这样做，法律也将所有推论都融合在一起。，但是正如我们在本文中所说的那样，预测与其他推论不同。预测提出了一些不适合解决法律的独特问题。首先，算法预测会产生一个偏置问题，因为它们在过去的数据中加强了模式，并且可以巩固过去的偏见和不平等。第二，算法预测通常会引起不可分解的问题。预测涉及对未来事件的断言。在这些事件发生之前，预测是无法验证的，导致个人无法挑战他们作为错误的挑战。第三，算法预测可能涉及一个先发制人的干预问题，在这种情况下，决策或干预措施使得无法终止预测是否实现。第四，算法预测可能会导致一个自我实现的预言问题，在这些问题中，它们旨在塑造他们旨在预测的未来。
基于变压器的大气密度预测
随着2025年太阳能周期的峰值接近，并且单个地磁风暴显着改变居民空间对象（RSO）的轨道的能力，大气密度预测的技术对于空间情况意识至关重要。虽然先前已将线性数据驱动的方法（例如使用控制模式分解（DMDC））用于预测大气密度，但基于深度学习的预测具有捕获数据中非线性的能力。通过从历史大气密度数据中学习多层权重，数据集中的长期依赖性被捕获在当前大气密度状态与控制下一个时间段的大气密度状态之间的映射中。通过开发基于非线性变压器的大气密度预测的非线性变压器结构，这项工作可改善大气密度预测的先前线性传播方法。经验NRLMSISE-00和JB2008，以及基于物理的TIEGCM大气密度模型，以与DMDC和基于变压器的传播器进行预测。
预测量子计算的时间表
我们考虑如何预测量子计算领域的进展。为此，我们收集了迄今为止的量子计算机系统数据集，根据其物理量子比特和门错误率进行评分，并定义了一个结合这两个指标的指标，即广义逻辑量子比特。我们研究了物理量子比特和门错误率之间的关系，并初步得出结论，它们是正相关的（尽管有一些疑问），表明发展前沿在它们之间进行权衡。我们还对指标应用了对数线性回归，以提供可以预期的进展的初步上限。在我们模型的（总体上乐观的）假设范围内，包括量子比特数和门保真度将继续呈指数级增长这一关键假设，我们估计基于超导技术的概念验证容错计算不太可能（置信度 < 5%）在 2026 年之前出现，能够分解 RSA-2048 的量子设备不太可能（置信度 < 5%）在 2039 年之前出现。当然，这些里程碑实际上可能会更早实现，但这需要比迄今为止更快的进展。
预测医疗民主化的未来
摘要：健康长寿、降低成本、预防性医疗保健、个性化医疗、预测性诊断、转变护理服务、抗衰老、健康的生活方式趋势和智能技术的实施应该会导致更加民主化的（地球上每个人都可以使用）医疗保健服务。预测医疗保健和卫生政策的未来当然是不完美的，但它仍然是一种宝贵的科学方法，可以带来新颖的创新方法。在过去十年中，医疗保健系统面临着多项挑战，包括护理成本的大幅增加、人口结构向老龄化转变、无法预防和战胜流行病、慢性和非传染性疾病的增加或对采用新兴技术的抵制。将重点从疾病转移到健康的必要性成为一项关键任务。我们为医学、生物医学工程、神经科学和软件工程专业的研究生开发了一个名为“健康技术创新设计”的讲座。讲座的目标是教授创新方法、指数技术和实现医疗保健民主化的方法。一个关键组成部分是与专注于健康未来的全球团队一起推动举措。教育和倡议计划对创新兴趣的增加产生了影响，重点关注颠覆和医疗保健民主化。提高了参与者对主要问题和挑战的认识。跨学科参与经过定性处理，以形成对创新的整体愿景。通过采用数字化以患者为中心的方法、负担得起的护理服务和精准医疗的扩展，整个医疗保健组织和管理可能会发生全球性变化。值得注意的是，数字技术、人工智能的杠杆作用和同理心将满足未满足的临床需求。
短期预测和不平衡成本
短期预测和失衡使本文介入了电力市场中短期预测和平衡的主题。我们的主要关注点是由于可再生能源的间歇性质，可再生生成资产的不平衡成本。因此，实际生产与发送给传输系统运营商的日期预测生产不同。但是，我们还使用本文来更详细地解释短期电力市场和平衡机制。在后续文章中，我们讨论了储能的好处，尤其是电池，以降低平衡成本并获得更多利润。PPA值中的平衡成本组件PPA的最大价值驱动器是基本负载电源价格。不幸的是，可再生的一代资产不会产生基本负载，这导致了塑造和平衡成本。塑造成本不是直接可观察到的成本，而是基线加价价格与已实现（或有效）价格的差额之间的差异。第二个成本组成部分，平衡成本，是由太阳能的间歇性质，尤其是风：无法完全准确预测的日常工作。
洪水预报和预警
3.1 简介 13 3.2 洪水预报模型及其选择 14 3.2.1 降水驱动的集水区模型 15 3.2.2 路径模型 15 3.2.3 集水区和路径组合模型 16 3.2.4 特殊情况模型 16 3.2.5 模型可用性 16 3.3 选择适当的洪水预报模型 17 3.3.1 选择适当的模型 17 3.3.2 了解洪水水文学 18 3.3.3 分析性洪水研究的要求 19 3.3.4 模型校准和数据要求 20 3.3.5 模型验证/确认 21 3.3.6 数据同化 22 3.3.7 将气象预报与水文模型耦合 22 3.4 业务水文气象网络 23 3.4.1 现有监测网络类型 23 3.5 水文气象观测网络设计要求 24 3.5.1 风险区域识别 24
洪水预报和预警
3.1 简介 13 3.2 洪水预报模型及其选择 14 3.2.1 降水驱动的集水区模型 15 3.2.2 路径模型 15 3.2.3 集水区和路径组合模型 16 3.2.4 特殊情况模型 16 3.2.5 模型可用性 16 3.3 选择适当的洪水预报模型 17 3.3.1 选择适当的模型 17 3.3.2 了解洪水水文学 18 3.3.3 分析性洪水研究的要求 19 3.3.4 模型校准和数据要求 20 3.3.5 模型验证/确认 21 3.3.6 数据同化 22 3.3.7 将气象预报与水文模型耦合 22 3.4 业务水文气象网络 23 3.4.1 现有监测网络类型 23 3.5 水文气象观测网络设计要求 24 3.5.1 风险区域识别 24
洪水预报和预警
3.1 简介 13 3.2 洪水预报模型及其选择 14 3.2.1 降水驱动的集水区模型 15 3.2.2 路径模型 15 3.2.3 集水区和路径组合模型 16 3.2.4 特殊情况模型 16 3.2.5 模型可用性 16 3.3 选择适当的洪水预报模型 17 3.3.1 选择适当的模型 17 3.3.2 了解洪水水文学 18 3.3.3 分析性洪水研究的要求 19 3.3.4 模型校准和数据要求 20 3.3.5 模型验证/确认 21 3.3.6 数据同化 22 3.3.7 将气象预报与水文模型耦合 22 3.4 业务水文气象网络 23 3.4.1 现有监测网络类型 23 3.5 水文气象观测网络设计要求 24 3.5.1 风险区域识别 24