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　　　　中国农科院智慧化数字化南繁技术团队博士研究生 何沛桐：每次采集7到10个视频，每个视频大概是30秒到90秒，我们每秒会在其中抽出三帧，大概是90到270帧这样一个数据量，然后再乘上一个10倍，大概是2700帧这样一个数据。每次对这种数据量进行一个标注，最后再送给模型去训练。

在中短期天气预报领域，人工智能大模型不仅在运算效率方面远超传统数值模式，对于高空环流形势和台风路径预报也具有明显优势。聚焦智能网格定量降水预报，江苏省气象台利用深度学习技术实现模式偏差演变规律的有效挖掘，形成了0至36小时短期模式降水偏差订正技术，暴雨预报准确率较数值模式提升超25%。

　　　　在文物提取方面，中国科学家们创新性地使用了柔性材料机械手，既保护了文物不受损害，又确保了提取过程的安全和稳定。此外，通过综合定位技术，实现了高精度、高分辨率的影像数据、三维扫描数据和物探扫测数据的采集、拼接与渲染，为沉船遗址的研究提供了丰富的第一手资料。