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“当今天在讨论电影的档期趋势和宣发策略时，我们认为，抓住档期格局变化的机遇，找到电影本体与观众之间的情感连接，变得尤为重要。”牧晨表示，“片方和宣发决策者需要充分了解影片特质与核心受众，了解观众的观影消费习惯，才能制定出最适合影片的档期策略，未来市场才能有更多想象空间。”（赵露露）
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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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