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Seasonal Station-Keeping of Short Duration High Altitude Balloons using Deep Reinforcement Learning

要約 関心のある地域におけるステーションキーピング短時間の高度の高地風船(HAB … 続きを読む

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Fixing the Double Penalty in Data-Driven Weather Forecasting Through a Modified Spherical Harmonic Loss Function

要約 データ駆動型の気象予測モデルの最近の進歩により、従来の物理学ベースのモデル … 続きを読む

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Long-term prediction of El Niño-Southern Oscillation using reservoir computing with data-driven realtime filter

要約 近年、気候の動的現象の時系列予測への機械学習アプローチの適用がますます活発 … 続きを読む

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Improving Tropical Cyclone Forecasting With Video Diffusion Models

要約 熱帯低気圧(TC)予測は、災害の準備と緩和に不可欠です。 最近の深い学習ア … 続きを読む

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LASSE: Learning Active Sampling for Storm Tide Extremes in Non-Stationary Climate Regimes

要約 リスク評価のために破壊的な高潮を引き起こす熱帯低気圧を、気候研究のための大 … 続きを読む

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Physically Constrained Generative Adversarial Networks for Improving Precipitation Fields from Earth System Models

要約 降水はさまざまなスケールにわたる複雑なプロセスから生じるため、地球システム … 続きを読む

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Fast, Scale-Adaptive, and Uncertainty-Aware Downscaling of Earth System Model Fields with Generative Machine Learning

要約 人為的気候変動の生態学的および社会経済的影響を評価するには、正確で高解像度 … 続きを読む

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Samudra: An AI Global Ocean Emulator for Climate

要約 予測用の AI エミュレーターは、従来の数値予測を上回る強力なツールとして … 続きを読む

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A Staged Deep Learning Approach to Spatial Refinement in 3D Temporal Atmospheric Transport

要約 高解像度の時空間シミュレーションは、複雑な地形における大気プルームの分散の … 続きを読む

カテゴリー: 62M20, 68T07, 86A10, 93A30, cs.LG, I.2.6, physics.ao-ph | A Staged Deep Learning Approach to Spatial Refinement in 3D Temporal Atmospheric Transport はコメントを受け付けていません

Neural general circulation models optimized to predict satellite-based precipitation observations

要約 気候モデルは、降水量、特に極端な降水量と日周サイクルを正確にシミュレートす … 続きを読む

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