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Siamak Mehrkanoon
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AI模型通过暂态上下文提升降雨预测能力
研究人员开发了一种名为时间感知小型注意力U-Net（TA-SmaAt-UNet）的新型深度学习模型，以改进降雨临近预报，特别是针对高强度降雨事件。该模型采用了轻量级暂态条件层，利用一天和一年中的周期性编码来增强特征表示。实验表明，这种暂态上下文对于罕见的强降雨最有益，同时也改善了季节变化和降雨强度分布的表示。
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新的AI模型利用分位数回归和Transformer改进天气临近预报
研究人员开发了新的深度学习方法用于降水临近预报。一项研究将训练重新构建为多分位数回归问题，改进了确定性预报并能更好地预测强降雨。另一篇论文介绍了FREUD，一种修正流Transformer模型，通过保持不确定性并允许连续更新来增强概率预报。