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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。

　　　　结果显示，经过一个月的常规神经刺激疗程后，所有参与者的6分钟步行测试成绩至少提高了20米，运动神经元功能都有所改善，疲劳感减少，力量和行走能力得到提升。研究表明，人们可以设计一种神经技术，来逆转神经回路的退化并恢复细胞功能。