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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.

Les modèles de machine learning comme FourCastNet améliorent la précision des prévisions météo grâce à l'assimilation des données.

Un nouvel algorithme améliore les prédictions en modélisant les erreurs de fond de manière plus précise.

La recherche examine comment les conditions de flux locales influencent le comportement de la turbulence.

Un aperçu des techniques avancées pour une meilleure assimilation et un filtrage des données.

SWIFT améliore les méthodes de transport atmosphérique, garantissant des propriétés essentielles dans les simulations.

Une nouvelle méthode utilisant des statistiques gaussiennes pour prédire avec précision les événements de chaleur extrême.

Un nouveau modèle améliore les prévisions en finance, météo et économie.

Le modèle Ola améliore les prévisions météorologiques saisonnières en utilisant l'IA pour suivre les dynamiques des océans et de l'atmosphère.

Explore la nature chaotique de la turbulence et ses implications pour la dynamique des fluides.

Cette étude améliore les prévisions de température pour des terrains complexes en utilisant des taux de déclin adaptatifs.

DustNet propose des prévisions rapides et précises des niveaux de poussière et de leurs impacts sur l'atmosphère.

Voici WeatherQA, un dataset pour mieux prédire les événements météorologiques extrêmes.

La technologie AI améliore les prévisions météo localisées grâce à des méthodes d'affinage avancées.

Explorer comment l'IA améliore l'analyse des prévisions météorologiques extrêmes.

CUSP vise à mesurer les effets des éruptions solaires sur la techno grâce à des petits satellites.

DistPred améliore les prédictions de résultats en tenant compte de l'incertitude de manière efficace.

Apprends comment les copules en vigne améliorent les prédictions dans des relations de données complexes.

Cet article parle de la combinaison des modèles NWP et IA pour de meilleures prévisions météo.

Un nouveau modèle améliore les prévisions météo en utilisant des données satellites et l'apprentissage automatique.

L'IA améliore les prévisions météo et l'analyse climatique, transformant la science de l'atmosphère.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de précipitations pour de meilleures prises de décision.

La calibration des extrêmes se concentre sur l'amélioration des prévisions pour les événements climatiques extrêmes et les résultats financiers.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer la précision des prévisions météo à partir des observations.

Un nouveau modèle améliore les prévisions pour les événements climatiques rares.

Un aperçu de deux méthodes pour améliorer les prévisions dans différents domaines.

Cet article parle de la méthode de Distance d'Attribution de Précipitation pour améliorer la précision des prévisions.