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De nouveaux modèles de sous-grille améliorent la compréhension de la dynamique océanique et de la turbulence.

Une nouvelle approche pour prédire la couverture nuageuse avec des équations plus simples et compréhensibles.

Des signes précurseurs montrent un risque de collapse de l'AMOC à cause du changement climatique.

Les émissions d'hydroxyle offrent des infos clés sur la dynamique atmosphérique et le changement climatique.

Cette étude montre comment les petits mouvements de l'océan influencent les systèmes climatiques.

Les modèles génératifs offrent de nouvelles perspectives pour des prévisions climatiques plus précises.

Un aperçu de comment les nuages influencent la météo et le climat.

De nouveaux modèles améliorent la précision et la compréhension des prévisions de pluie.

Enquête sur les effets de l'échantillonnage de données sur les modèles de prévision météorologique.

Les tests en conditions réelles sont essentiels pour les modèles météo basés sur les données.

Une nouvelle méthode améliore la précision des données climatiques en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Cette recherche utilise l'apprentissage automatique pour analyser les propriétés des nuages cirrus et leur impact sur le climat.

Examiner les champs de diffusion manifolds et leur impact sur la modélisation de données complexes.

Les réseaux de neurones ont du mal à modéliser efficacement les dynamiques climatiques complexes.

Des chercheurs utilisent l'IA pour analyser des événements de température océaniques inhabituels afin d'obtenir des infos sur le climat.

Apprends comment la percolation de réseau aide à prédire des changements brusques dans des systèmes interconnectés.

Une nouvelle approche pour prédire des données de séries temporelles complexes à travers l'espace et le temps.

Les réseaux de neurones améliorent l'exactitude et l'efficacité des données climatiques grâce à des techniques de réduction innovantes.

L'informatique quantique propose des améliorations dans les prévisions avec des cartes discrètes quantiques.

De nouvelles méthodes améliorent les CNN sphériques pour une meilleure analyse des données.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des données de température de l'océan affectées par la couverture nuageuse.

Examiner le comportement complexe du chaos à travers la dynamique hétérodimensionnelle et ses implications.

Explorer comment l'énergie et l'entropie façonnent la modélisation atmosphérique et les prévisions.

Un aperçu des flux d'air katabatiques et anabatiques et de leurs impacts sur la météo.

Les scientifiques utilisent l'IA pour analyser les données de hauteur des océans à la recherche de motifs inhabituels.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des simulations climatiques grâce à l'IA neuro-symbolique.

Un aperçu de comment la lumière se comporte quand elle interagit avec des matériaux réfléchissants.

Une étude sur les méthodes d'averaging pour des systèmes dynamiques complexes influencés par le hasard.

Des recherches montrent une précision améliorée dans les mesures d'aérosols en utilisant des forêts aléatoires et des filtres moyens.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des modèles océaniques en se concentrant sur la dynamique des tourbillons.

De nouvelles méthodes améliorent les prédictions dans des systèmes scientifiques complexes avec des opérateurs neuronaux.

Combiner les données satellites aide à mieux comprendre les types de nuages et leur impact sur la météo.

Cet article examine la double diffusion et ses effets sur le comportement des océans.

Étude du comportement des vagues, de la stabilité et de ses implications dans divers domaines.

Enquête sur comment la glace se forme dans de petites quantités d'eau et ses implications.

FuXi améliore les prévisions météo à long terme grâce à des techniques d'apprentissage automatique.

Un cadre pour analyser les facteurs climatiques et leurs relations.

FB-RK(3,2) améliore la précision et l’efficacité dans les simulations en eau peu profonde.

Des recherches récentes montrent comment les MRGWs se forment et leur impact sur les modèles météorologiques.

De nouvelles idées améliorent les performances prédictives dans la modélisation statistique.