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Uno sguardo ai sistemi d'acqua poco profonda e alla loro importanza nella scienza marina.

Gli scienziati migliorano le previsioni sull'energia solare usando metodi di correzione dei bias per i modelli climatici.

Un nuovo framework migliora le previsioni dei modelli climatici rispettando le leggi fisiche.

Un nuovo modello matematico esamina gli effetti dei cambiamenti climatici sui fenomeni meteorologici estremi.

Un nuovo framework aiuta gli scienziati a migliorare le previsioni sul clima degli esopianeti.

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

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

I modelli di diffusione offrono nuovi modi per generare dati sul ghiaccio marino in modo efficiente.

Un approccio ibrido migliora l'accuratezza e l'efficienza dei modelli climatici usando il machine learning.

Nuovo metodo aumenta l'efficienza nella risoluzione di problemi di controllo ottimale con PDE.

Esaminando l'impatto della terra e dell'oceano sul clima e sulle condizioni atmosferiche di TRAPPIST-1e.

Questo articolo parla di come usare l'apprendimento automatico e il calcolo quantistico per avere previsioni di alluvioni più accurate.

Questo metodo migliora la comprensione del comportamento del modello attraverso le relazioni input-output.

Questo articolo esplora le onde quasi-inerziali e il loro ruolo nella miscelazione degli oceani e nel clima.

Uno sguardo al Modo di Crescita Ottimale e al Modo di Decadimento Più Lento nei sistemi complessi.

Lo studio esplora l'interazione della luce con diversi materiali e i suoi effetti sull'ambiente.

Nuovi modelli di machine learning migliorano le simulazioni climatiche per previsioni più accurate.

Un nuovo metodo per rilevare rapidamente e con precisione le variazioni nelle correlazioni dei dati.

Esplorare il valore dei modelli approssimativamente equivarianti nel machine learning.

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

Valutare il ruolo del deep learning nel migliorare l'accuratezza dei dati climatici.

Esaminare come diversi fattori interagiscono nell'analisi delle serie temporali.

Analizzare la transizione Permiano-Triassico svela informazioni sulle dinamiche del cambiamento climatico.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle correnti oceaniche dai dati satellitari.

Le regole di punteggio corretto migliorano la valutazione delle previsioni probabilistiche in vari settori.

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

Nuove tecniche aiutano a comprimere enormi set di dati atmosferici per analisi e previsioni migliori.

Esaminando i problemi e i miglioramenti nei calcoli del budget MSE nei modelli climatici.

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

Scopri come i filamenti submesoscala influenzano il movimento degli oceani e gli ecosistemi marini.

Esplorare come l'analisi visiva aiuti nell'interpretazione e nell'analisi dei dati climatici.

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

Nuove intuizioni sul trasferimento di calore nei flussi fluidi turbolenti.

Confronto tra tre modelli surrogati per migliorare l'accuratezza delle previsioni del tempo.

HAMSTER offre approfondimenti dettagliati su come le superfici riflettono la luce solare attraverso diverse lunghezze d'onda.

Nuovi metodi migliorano precisione ed efficienza nel risolvere problemi inversi.

Un framework per analizzare le relazioni causali in scenari estremi.

Uno sguardo ai metodi per studiare i processi che cambiano in vari campi.

Indagare su come il congelamento influisce sul movimento dell'acqua nella neve e nel ghiaccio.

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