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提取水样、校准仪器、记录数据……安庆师范大学水生态监测与修复实验室里，一群大学生正紧张而有序地忙碌着。拿起手中的样本夹，看着里面保存良好的鳤标本，水生态监测与修复团队成员、安庆师范大学生态学专业2024级研究生张文龙自豪地介绍：“监测到鳤是新突破！我们团队一年接着一年干，近年来监测、采集到的鱼类数量和种类都在增多。”
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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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