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GAM-DVQR améliore les prévisions météo en capturant des relations complexes entre les variables.

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Une étude sur l'efficacité de Pangu-Météo par rapport aux modèles météo traditionnels.

Examen de comment l'évaporation influence la taille des gouttes et la saturation de l'air dans les nuages.

De nouvelles méthodes améliorent l'étude des flux turbulents complexes dans différents domaines.

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Un aperçu des structures cohérentes et de leur impact sur les flux turbulents.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'interpolation du noyau dans des conditions bruyantes.

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Enquêter sur comment les flux turbulents affectent les vitesses de sédimentation des particules et leurs interactions.

Cette étude examine la stabilité des fluides dans différentes conditions en utilisant l'approximation de Boussinesq.

Un aperçu des principes de la dynamique des fluides et de leurs applications.

Explorer comment les modèles d'apprentissage profond améliorent la précision et l'efficacité des prévisions météorologiques.

Cette étude révèle des motifs clés dans l'écoulement de Kolmogorov et la dynamique turbulente.

Une nouvelle approche pour les problèmes inverses dynamiques utilisant l'inversion d'Ensemble Kalman.

Évaluer l'impact des observations sur l'amélioration des prévisions météo.

Une nouvelle approche pour modéliser la turbulence avec le machine learning peut améliorer les simulations.

De nouveaux modèles améliorent la précision des prévisions météorologiques en utilisant des méthodes statistiques.

Explorer comment les gaz à effet de serre modifient la dynamique thermique des nuages et la réflexion de la lumière du soleil.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des flux en s'attaquant à l'incertitude des données FTLE.

Un aperçu du rôle des attracteurs de Lorenz discrets dans les systèmes chaotiques.

Un aperçu des méthodes pour gérer les irrégularités des données spatiales.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'estimation du PSD dans les systèmes de radar météo.

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Un nouveau modèle améliore les prévisions pour les événements de fortes pluies.

Explorer comment la technologie GNSS aide à surveiller la vapeur d'eau atmosphérique.

Cet article parle d'améliorer les prédictions en utilisant l'interpolation fractale dans les modèles d'apprentissage automatique.

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Un ensemble de données de référence améliore l'apprentissage automatique pour une meilleure détection des tornades.

Un nouveau regard sur comment les modèles d'IA prédisent les résultats météo.

Un aperçu de comment les tempêtes tropicales prennent de l'intensité grâce à différents facteurs.

Cet article explore les effets de la rotation rapide sur les processus de convection thermique.

Une étude sur l'estimation des champs de vitesse à partir d'équations différentielles partielles stochastiques.

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Examiner comment les vortex interagissent et fusionnent dans des conditions fluides uniques.