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Questo studio semplifica la turbolenza usando reti di tensor di gradiente di velocità.

Metodi migliorati per stimare la velocità del vento dei cicloni usando i dati satellitari.

Un nuovo sistema che migliora le previsioni del tempo attraverso un'assimilazione dei dati efficiente e il deep learning.

Uno sguardo su come misurare e affrontare l'accumulo di errori nella modellazione atmosferica.

Lo studio delle onde ai bordi e delle pendenze nell'instabilità baroclinica migliora i modelli meteorologici e climatici.

Una guida alla previsione conforme e al suo ruolo nella stima dell'incertezza.

Questo metodo offre approfondimenti più profondi sui sistemi complessi attraverso analisi avanzate.

Esplorando come il calcolo quantistico nei serbatoi aiuti a prevedere comportamenti caotici ed eventi estremi.

Il modello FuXi-ENS migliora le previsioni del tempo a medio termine e cattura l'incertezza in modo efficace.

Combinare il machine learning e i modelli tradizionali per migliorare l'accuratezza delle previsioni del tempo.

Scopri come il deep learning migliora le previsioni del tempo a breve termine.

Un nuovo metodo migliora le previsioni del vento usando modelli statistici e integrazione dei dati.

Esplora le complessità dell'atmosfera umida e i suoi effetti sul clima.

Esplora il ruolo delle somme parziali auto-normalizzate nell'analisi delle serie temporali.

I modelli di machine learning come FourCastNet migliorano l'accuratezza delle previsioni del tempo grazie all'assimilazione dei dati.

Un nuovo algoritmo migliora le previsioni modellando gli errori di fondo in modo più accurato.

La ricerca esamina come le condizioni di flusso locali influenzano il comportamento della turbolenza.

Uno sguardo alle tecniche avanzate per una migliore assimilazione e filtraggio dei dati.

SWIFT migliora i metodi di trasporto atmosferico, garantendo proprietà essenziali nelle simulazioni.

Un nuovo metodo che usa statistiche gaussiane per prevedere con precisione eventi di caldo estremo.

Un nuovo modello migliora le previsioni in finanza, meteo ed economia.

Il modello Ola migliora le previsioni del tempo stagionali usando l'IA per tenere traccia delle dinamiche dell'oceano e dell'atmosfera.

Esplora la natura caotica della turbolenza e le sue implicazioni per la dinamica dei fluidi.

Questo studio affina le previsioni sulla temperatura per terreni complessi utilizzando tassi di cambiamento adattivi.

DustNet offre previsioni rapide e accurate sui livelli di polvere e i loro impatti atmosferici.

Presentiamo WeatherQA, un dataset per prevedere meglio gli eventi meteorologici estremi.

La tecnologia AI migliora le previsioni meteo locali grazie a metodi di downscaling avanzati.

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CUSP vuole misurare gli effetti delle eruzioni solari sulla tecnologia usando piccoli satelliti.

DistPred migliora le previsioni dei risultati considerando l'incertezza in modo efficace.

Scopri come le vine copule migliorano le previsioni nelle relazioni complesse dei dati.

Questo articolo parla di come unire i modelli di NWP e AI per avere previsioni del tempo migliori.

Un nuovo modello migliora le previsioni meteo usando dati satellitari e machine learning.

L'IA migliora le previsioni del tempo e l'analisi climatica, rivoluzionando la scienza atmosferica.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle previsioni delle precipitazioni per prendere decisioni migliori.

La calibrazione della coda si concentra sul miglioramento delle previsioni per eventi meteorologici estremi e risultati finanziari.

Usare il machine learning per migliorare l'accuratezza delle previsioni del tempo a partire dalle osservazioni.

Un nuovo modello migliora le previsioni per eventi climatici rari.

Uno sguardo a due metodi per migliorare le previsioni in vari settori.

Questo articolo parla del metodo della Distanza di Attribuzione della Precipitazione per migliorare l'accuratezza delle previsioni.