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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。

“我在脑海里飞快地过着休克的诊断鉴别——到底是什么原因使他在肺炎有所好转的情况下，突然又发生了病情的变化？是心源性的问题还是失血的问题？或是感染本身的问题？”徐九洋说，“思考的同时还不能停下手上胸外按压和心肺复苏的工作”。

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