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「physics.ao-ph」カテゴリーアーカイブ
DustNet: skillful neural network predictions of Saharan dust
要約 大気中には何百万トンもの鉱物粉塵が浮遊しており、天候や気候と相互作用します … 続きを読む
カテゴリー: 86-06(Primary), 86A10(Secondary), cs.AI, I.2.1, physics.ao-ph, physics.data-an, physics.geo-ph
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Aurora: A Foundation Model of the Atmosphere
要約 ディープラーニング基盤モデルは、膨大な量のデータを活用して、さまざまな下流 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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Contributions of El Niño Southern Oscillation (ENSO) Diversity to Low-Frequency Changes in ENSO Variance
要約 エルニーノ南方振動 (ENSO) の多様性は、熱帯太平洋における最大海面水 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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Decomposing weather forecasting into advection and convection with neural networks
要約 運用可能な気象予測モデルは、陽的数値ソルバーと経験的物理パラメータ化スキー … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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GenCast: Diffusion-based ensemble forecasting for medium-range weather
要約 天気予報は基本的に不確実であるため、起こり得る気象シナリオの範囲を予測する … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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Inductive biases in deep learning models for weather prediction
要約 ディープラーニングは、複雑な地球システムプロセスの純粋にデータ駆動型のモデ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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Data-Driven Invertible Neural Surrogates of Atmospheric Transmission
要約 スペクトルシーンから大気透過プロファイルを推測するためのフレームワークを紹 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.ao-ph
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A machine-learning approach to thunderstorm forecasting through post-processing of simulation data
要約 雷雨は社会や経済に大きな危険をもたらすため、信頼できる雷雨予報が必要です。 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, I.2.6, physics.ao-ph
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Using Deep Learning to Identify Initial Error Sensitivity of ENSO Forecasts
要約 ディープラーニングとモデルアナログ予測を統合するハイブリッド手法を導入しま … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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