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Une nouvelle approche améliore la fiabilité dans la validation des prédictions spatiales.

Combiner des connaissances antérieures et de l'adaptabilité améliore la performance de l'apprentissage automatique avec des données limitées.

Présentation d'une nouvelle métrique pour analyser le mouvement des fluides en utilisant les variations de trajectoire.

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

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

Une nouvelle méthode améliore les prévisions météo en temps réel pour l'Italie, en se concentrant sur la vitesse du vent.

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

Nouveau modèle améliore la précision des prévisions de pluie à court terme grâce à une technologie avancée.

YingLong améliore les prévisions météo à court terme en utilisant l'apprentissage profond et des données haute résolution.

Un aperçu des SPDE et de leurs applications dans le monde réel.

HEAL-ViT combine des Vision Transformers et des maillages sphériques pour améliorer les prévisions météo.

Une nouvelle méthode combine la physique et l'apprentissage automatique pour de meilleures prédictions.

Un nouveau modèle prédit la pression centrale minimale des ouragans en utilisant des données de tempête accessibles.

Une nouvelle méthode pour générer des prévisions météo améliore les prévisions de rendement des cultures.

Ce paper parle du potentiel de DAOS pour améliorer la gestion des données de prévision météo.

Des chercheurs améliorent les prévisions climatiques en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique pour plus de précision.

SuperdropNet améliore la modélisation microphysique des nuages pour de meilleures prévisions météo.

Un aperçu de comment des forces aléatoires affectent les flux de fluides en deux dimensions.

La recherche se concentre sur les variables du système terrestre qui affectent les erreurs de prédiction de température.

Découvrez comment l'apprentissage machine interprétable peut améliorer les prévisions météorologiques et climatiques.

Un nouveau cadre qui améliore les prédictions en utilisant des principes cognitifs et un poids de précision.

Aardvark Weather utilise l'apprentissage automatique pour des prévisions météo précises et efficaces.

De nouvelles méthodes d'ensemble améliorent les prévisions dans les systèmes météorologiques et climatiques.

CaFA apporte efficacité et précision aux prévisions météorologiques mondiales grâce à l'apprentissage machine.

Une nouvelle approche améliore les simulations de précipitations pour une meilleure réponse climatique.

Combiner des sources de données pour de meilleures prévisions météo aux Philippines.

Cette étude simplifie la turbulence en utilisant des réseaux de tenseurs de gradients de vitesse.

Méthodes améliorées pour estimer les vitesses de vent des cyclones en utilisant des données satellites.

Un nouveau système qui améliore les prévisions météo grâce à une assimilation de données efficace et à l'apprentissage profond.

Un aperçu de la mesure et de la gestion de l'accumulation d'erreurs dans la modélisation atmosphérique.

L'étude des vagues de bord et des pentes dans l'instabilité barocline améliore les modèles météorologiques et climatiques.

Un guide sur la prédiction conforme et son rôle dans l'estimation de l'incertitude.

Cette méthode offre des perspectives plus profondes sur des systèmes complexes grâce à une analyse avancée.

Explorer comment l'informatique quantique par réservoir aide à prédire les comportements chaotiques et les événements extrêmes.

Le modèle FuXi-ENS améliore les prévisions météo à moyen terme et gère bien l'incertitude.

Combiner l'apprentissage automatique et les modèles traditionnels pour améliorer la précision des prévisions météorologiques.

Découvre comment le deep learning améliore les prévisions météo à court terme.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de vent en utilisant des modèles statistiques et l'intégration de données.

Explore les complexités de l'atmosphère humide et ses effets sur le temps.

Explore le rôle des sommes partielles auto-normalisées dans l'analyse de séries temporelles.