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Uma nova abordagem melhora a confiabilidade na validação de predições espaciais.

Combinar o conhecimento prévio e a adaptabilidade melhora o desempenho de aprendizado de máquina com dados limitados.

Apresentando uma nova métrica pra analisar o movimento de fluidos usando variações de trajetória.

Um novo modelo melhora as previsões para eventos de chuvas fortes.

Um conjunto de dados de referência melhora o aprendizado de máquina pra detectar tornados melhor.

Um novo método melhora as previsões do tempo em tempo real para a Itália, focando na velocidade do vento.

Uma nova abordagem sobre como modelos de IA preveem resultados climáticos.

Novo modelo melhora a precisão das previsões de chuva a curto prazo usando tecnologia avançada.

YingLong melhora as previsões de tempo a curto prazo usando aprendizado profundo e dados de alta resolução.

Uma visão geral das SPDEs e suas aplicações no mundo real.

HEAL-ViT combina Transformadores Visuais e malhas esféricas pra melhorar as previsões do tempo.

Um novo método combina física e aprendizado de máquina pra fazer previsões melhores.

Um novo modelo prevê a pressão central mínima dos furacões usando dados de tempestades que estão à disposição.

Um novo método pra gerar previsões do tempo melhora as previsões de colheitas.

Este artigo fala sobre o potencial do DAOS pra melhorar a gestão de dados de previsão do tempo.

Pesquisadores melhoram previsões climáticas usando métodos de aprendizado de máquina pra mais precisão.

SuperdropNet melhora a modelagem de microfísica de nuvens pra prever o tempo com mais precisão.

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A pesquisa foca em variáveis do sistema terrestre que afetam os erros na previsão de temperatura.

Explorar como o aprendizado de máquina interpretável pode melhorar as previsões de clima e tempo.

Uma nova estrutura que melhora as previsões usando princípios cognitivos e ponderação precisa.

Aardvark Weather usa aprendizado de máquina pra fazer previsões do tempo de forma precisa e eficiente.

Novos métodos de conjunto melhoram as previsões em sistemas de clima e tempo.

A CaFA traz eficiência e precisão pras previsões do tempo no mundo todo com aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem melhora as simulações de precipitação pra ter uma resposta climática melhor.

Combinando fontes de dados pra melhores previsões do tempo nas Filipinas.

Esse estudo simplifica a turbulência usando redes de tensor de gradiente de velocidade.

Métodos aprimorados para estimar a velocidade dos ventos de ciclones usando dados de satélite.

Um novo sistema que melhora as previsões do tempo através da assimilação eficiente de dados e aprendizado profundo.

Um olhar sobre como medir e lidar com a acumulação de erros na modelagem atmosférica.

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Esse método oferece insights mais profundos sobre sistemas complexos através de uma análise avançada.

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O modelo FuXi-ENS melhora as previsões do tempo a médio prazo e capta a incerteza de forma eficaz.

Combinando aprendizado de máquina e modelos tradicionais pra melhorar a precisão das previsões do tempo.

Descubra como o deep learning melhora as previsões do tempo a curto prazo.

Um novo método melhora as previsões de vento usando modelos estatísticos e integração de dados.