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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。
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研究结果表明，当两种气味分子释放的间隔仅为60毫秒时，受试者即可分辨出气味序列的异同。当两种气味成分的释放间隔时间延长到100—200毫秒时，受试者会感觉混合物闻起来更像先释放的气味成分。“这表明，在对气味混合物的感知中，先释放的气味成分对于气味整体性的知觉更加重要。”论文第一作者、周雯团队博士后毋愚力说。
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