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在分享活动现场,阿来对北京大学的学子说,他来这座校园,“来得最多的不是中文系,更多是生物系”。教师会带着阿来在北大校园各处行走,比如去未名湖畔看植物生长情况。在园子里走遍、看遍,“最后没有地方去了,他们打开生物标本馆,给我看过去采集来的那些岩石,看那些动物和植物标本”。
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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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