XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System天气预报
新闻通讯2024-2025.DOCX-大气科学
生成的预估计变压器改变了世界，尽管它们以缩写为首字母缩写，就像在流行的大型语言模型chatgpt中一样。大型语言模型（LLM）的成功已紧随计算机视觉方面的成功，通常是基于针对LLM开发的方法的。同样，UW前研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Microsoft的Rich Caruana在2019年至2021年的三篇论文中，前大学研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Rich Caruana都在适应了天气预报。随后的发展产生了更大，更准确的AI模型，例如来自华为的Pangu Weather和Deep Mind/Google的Graphcast。这些模型在ERA5重新分析数据上进行了训练，并且在以¼度纬度分辨率进行比较时，表现出与欧洲中等范围预测中心（ECMWF）世界领先的整合预测系统（IF）相似或更好的技能。ECMWF最近推出了自己的AI天气预报模型AIFS，与IFS相比，它通常也表现出优秀的技能。
天气和气候预测中的人工智能
摘要 天气和气候预测主要受高维性、许多不同空间和时间尺度上的相互作用以及混沌动力学的影响。这使得该领域的许多问题变得相当复杂，而且尽管计算成本巨大，但最先进的数值模型仍不足以满足许多应用的需求。因此，使用人工智能等新兴技术来解决这些问题很有吸引力。我们表明，可以使用深度神经网络模拟高度简化的大气环流模型的完整动态，既能提供未来几天模型状态的良好预测，也能提供稳定的长期气候时间序列。这种方法也部分适用于更复杂和更现实的模型，但只能用于预测未来几天模型的天气，而不能用于创建气候运行。使用 50-100 年的数据来训练网络就足够了。可以将相同的神经网络方法与数值集合天气预报的奇异值分解相结合，以便使用神经网络生成概率集合预报。从更基本的层面上讲，我们表明，在简单的动态系统设置中，前馈神经网络推广到系统新区域的能力似乎存在局限性。这是由于网络的不同部分学习对系统的不同部分进行建模所致。相反的是，对于另一个简单的动态系统，这被证明不是一个问题，这让人怀疑在更复杂的模型背景下简单模型的结果的实用性。此外，我们表明神经网络在某种程度上能够“学习”缓慢变化的外部强迫对系统动力学的影响，但只有在给定足够广泛的强迫机制的情况下才能做到这一点。最后，我们提出了一种补充操作天气预报的方法。给定初始场和过去天气预报的误差，使用神经网络预测新预报的不确定性，仅给定新预报的初始场。
伦敦沃尔瑟姆森林区冬季服务计划......
在冬季服务期间的大多数日子里，收到早上和下午的天气预报后，控制人员将确定接下来 24 小时内需要采取哪些冬季服务行动，并记录该决定。值班冬季服务人员将认真监测天气状况，并根据决定采取适当行动，如果天气状况比预测的要差，则向控制人员通报情况。所有口头或其他方式采取的行动的详细信息都将记录下来作为证据。
基于天气预测功能工程框架的高级机器学习分类器的比较分析 * Rahul Gupta 1,2，Anil
5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。 电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999.重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。1。[6]。引言大多数行业，例如生物学，建构，运输和农业都受到不利天气条件（例如洪水，降雨，干旱等）的影响，从而使天气预报是必要的要求。防止农业和财务损失的最具挑战性的解决方案之一是天气预报。天气预报始于19世纪后期，随后在[1，2]中划定了天气预报行动的进展。在过去，气象学家用来根据其专业知识来估算天气参数，但现在该过程涉及应用技术和数据[3]。常规数据管理方法尚未被证明有效或有效地处理大数据[4，5]。事实上，世界各地的不可预测的天气模式必须通过使用不同的大气属性（例如湿度，压力，温度和风速等）来开发一种新的预测技术。传统上，预测是通过人类努力来完成的，但是今天，它是由需要使用高质量设备的巨大计算方法来控制的[7，8]。尽管使用卫星知识和超级计算机使用先进的技术来适应数据，但预后剂仍然对季风的变化感到困惑，这使得对数据的智能解释和分析变得困难。在现实世界中的应用中，例如医学诊断，语音和模式识别，自然语言处理，以及在某些可再生能源应用中，例如太阳照射，生物能源和风速预测机器学习（ML）算法利用计算方法来从历史数据和提取相关特征中获得所需的信息来增强预测输出[9-10]。
英国的太空科学和气象谱分配
“太空科学”是一个涵盖地球观测和与空间相关的科学研究的伞。地球观测（EO）卫星使用独特的有利位点可见光或无线电谱观察地球及其大气。它提供的信息用于广泛的目的，包括天气预报，环境监测，气候变化研究以及许多商业活动。射电天文学和空间研究有助于我们对空间的了解和宇宙的发展。以下服务属于此类别：
GNSS+ 对流层探测天气和气候
无线电掩盖（RO）已进行了深入的研究，并通过澳大利亚社区气候和地球系统模拟器（Access）数值天气预测（NWP）模式成功地将BOM作为BOM作为新数据源的澳大利亚运营天气预报服务。已经证明了十个小时的改善，因此，该团队获得了2012年澳大利亚创新卓越的奖励和澳大利亚创新挑战奖的决赛入围者。下图显示了简化的GNSS RO数据处理方案。
地球观测卫星任务和数据管理
我们还支持 ESA 有效载荷数据地面段 (PDGS)，它处理和传播来自 ESA 地球探测器卫星的数据，并为 NASA 任务提供接口。凭借在复杂地理空间数据处理系统方面的经验，我们构建了基于云的数据处理和开发平台，并支持英国气象局提供用于制作天气预报的工具和系统。我们的解决方案用于多个市场，包括政府、国防、林业、采矿和电信。
钒氧燃料电池的设计与开发
• 项目将在悉尼新南威尔士大学建立一个国际中心 (CENELEST)。通过合作加强合作伙伴在氧化还原液流电池方面的世界级专业知识。 • 开发其他类型的电池和燃料电池。 • 满足各种电化学储能系统的需求。 • 利用天气预报为采用储能技术的可再生能源系统提供信息。 • 扩大全球基础设施的接入。 • 为行业和研究人员提供中心联络点。
天气和气候中的机器学习和深度学习应用
由于天气预报对人类生存的影响，它已成为来自不同研究领域的众多学者的兴趣所在。近十年来，随着海量天气和气候数据集的广泛普及以及计算技术的出现，人工智能 (AI) 框架取得了长足进步。这促使许多研究人员研究大量数据集中隐藏的分层模式，以进行天气和气候预报。这篇全面的评论论文从机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法的视角重点介绍了天气和气候研究的不断发展。随着人工智能不断重新定义科学研究，利用 ML 和 DL 获得气象和气候见解的最新进展、应用和挑战已被记录下来。通过调查广泛的研究，该评论概括了这些智能系统对短期天气预报、极端事件预测、气候预报以及天气和气候模型改进的变革性影响。作为当前知识的汇编，它为研究人员、从业人员和政策制定者提供了指导资源，帮助他们探索气候科学和机器学习的动态交叉点，为未来人工智能框架在天气和气候预测中的应用奠定了基础。关键词：人工智能；机器学习；深度学习；天气；气候；LULC；城市气象学；空气污染；热带气旋 1. 简介
使用人工智能预测可再生能源产量......
5 Suman Ramesh Tulsiani 技术园区-工程学院 摘要：本研究论文重点关注预测可再生能源生产，特别是太阳能和风能，在向可持续能源过渡中发挥着至关重要的作用。准确预测可再生能源产量对于有效融入电网至关重要。在本文中，我们提出了一种基于人工智能的方法，利用天气预报模型来预测可再生能源产量。具体来说，我们采用深度学习技术，包括长短期记忆 (LSTM) 网络，来预测太阳辐照度和风速，这是影响可再生能源发电的关键因素。我们使用各种质量指标来评估我们提出的框架的性能，包括平均绝对误差 (MAE)、均方根误差 (RMSE)、归一化指标 (nMAE、nRMSE) 和判定系数 (R2)。 关键词：可再生能源预测、人工智能、天气预测模型、可持续性。 1. 引言 近年来，由于人们对气候变化的担忧以及减少对有限化石燃料的依赖的需要，全球向可持续能源转型的势头愈演愈烈。在可再生能源选择中，太阳能光伏 (PV) 能源因其丰富的可用性和相对较低的环境影响而成为一种有前途的解决方案。然而，太阳能生产固有的多变性和间歇性对电网稳定性和能源管理构成了重大挑战。因此，准确预测可再生能源生产对于优化其与现有能源系统的整合以及确保可靠高效运行至关重要。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的最新进展为提高天气预报模型的准确性提供了有希望的途径，从而提高了可再生能源预测的可靠性 [1]。研究人员已经展示了基于 AI 的方法在包括太阳能预测在内的各个领域的潜力。例如，Adeh 等人的研究。 [1] 和 Chandola 等人的研究。 [6] 强调了基于人工智能的模型在预测太阳辐射和能源生产方面的有效性，特别是在多样化的气候条件下。此外，Roy 和 Mitra [2] 强调了优化控制系统以有效整合可再生能源的重要性，进一步强调了对稳健预测方法的需求。本文旨在利用现有研究的见解来开发一种基于人工智能的天气预报模型，该模型专门用于预测可再生能源生产，主要关注太阳能光伏能源。