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借钱杠杆炒股 谷歌最新研究登上Nature:AI打败传统气候模型
发布日期:2024-08-19 22:57     点击次数:96

借钱杠杆炒股 谷歌最新研究登上Nature:AI打败传统气候模型

不过,我国技能人才队伍眼下仍面临培养体系供给能力不足、人才结构分布和产业发展方向错位及人才职业发展通道受阻等问题。对此,要从培养、使用、评价和激励等方面入手,让技能人才成为“香饽饽”。

但也要看到,一些地方财政奖补制度在规则制定、申报资质核实、专项资金发放、资金绩效管理等方面仍有不足之处。例如,单项政策覆盖面较窄,多头申报情况较为普遍;有的企业弄虚作假骗取奖补资金,破坏了财政管理秩序;专项资金在审核发放过程中“跑偏走样”,不利于政策的有效落实。为此应当坚持法治化原则,提高财政奖补制度的规范性与政策运行的精准性,确保财政奖补用于符合政策要求的领域。

传统天气预测、气候模拟,正在被 AI 颠覆。由 Google Research 研究团队及其合作者开发的人工智能(AI)模型 NeuralGCM,将天气预测和气候模拟提升到了新高度。

相关研究论文以"Neural general circulation models for weather and climate"为题,已发表在周一的权威科学期刊 Nature 上。

谷歌团队称,NeuralGCM 对 1-15 天预报的准确率,媲美欧洲中期天气预报中心(ECMWF)。对提前 10 天预报的准确率,NeuralGCM 与现有其他 AI 模型性能相当。加入海平面温度后,NeuralGCM 的 40 年气候预测结果,与从 ECMWF 数据中发现的全球变暖趋势一致。

 NeuralGCM 不仅在准确度方面达到甚至超过了现有传统数值天气预报模型和其他机器学习(ML)模型;在速度方面,可以在30 秒计算时间内生成 22.8 天大气模拟;且可以比传统模型节省数量级的计算量。

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