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　　　　谷歌深度思维团队此次展示了一种名为“GenCast”的机器学习天气预测方法。该方法能生成概率性预测，即根据当前和之前的天气状态预测未来天气的可能性。团队用40年（1979—2018年）的天气发生最佳估计分析数据训练了GenCast，使其能在8分钟内对超过80个表面和大气变量进行以12小时为单位的15天全球预报。相较于欧洲中期天气预报中心的集合预报（ENS，一种确定性预报且是全球当前最好的中期预报），他们发现，在用于评估表现的1320个指标中，GenCast在其中97.2%的指标上都优于ENS。此外，GenCast在预测极端天气、热带气旋路线和风能产量时更有效。

妈妈说，作者写书中人物的担忧和焦虑的过程，让她心里一亮，一幅场景浮现在脑中——一束阳光从窗户射进屋，光束中无数灰尘在运动，忽上忽下，“我想它们最终会落在地面上、桌子上、绿植上、沙发上。结局虽然都是受重力的作用落地为安，但是每一粒飘尘都会受到其他力量的影响而改变下沉轨道，就像每个人的命运，无法被精确预料、精确掌握，也没必要去过早焦虑”。

　　　　研究显示，高能电子是由电子与等离子波、激波前区的瞬态结构以及弓形激波本身的互动，共同作用的结果。所有这些因素加在一起，将电子从低能量状态提升到高达500keV的相对论能量，从而形成了高效的电子加速过程。