Войти
аналитика - 기후 모델링
엘니뇨 예측성의 기후 모드 상호작용에 대한 설명
확장된 비선형 재충전 진동자(XRO) 모델은 다른 기후 모드와의 상호작용을 통해 엘니뇨 예측성을 향상시킬 수 있다.
40만 코어를 활용한 킬로미터 단위 결합 모델링: 8년간의 모델 개발 여정
CESM 2.2 모델을 40만 코어 이상의 이기종 슈퍼컴퓨터에 포팅하여 5km 대기, 3km 해양 결합 모델을 구현하고 222 SDPD의 시뮬레이션 속도를 달성하였다.
기계 학습 주목 모델을 사용한 시간적 편향 보정
기존 편향 보정 방법은 시간 의존적 기후 통계량(예: 열파 지속 기간)을 정확히 보정하지 못하지만, 본 연구에서 제안한 기계 학습 주목 모델 기반 편향 보정 방법은 이를 효과적으로 보정할 수 있다.
기계 학습 주목 모델을 사용한 시간적 편향 보정
기존 편향 보정 방법은 시간 의존적 기후 통계량(예: 열파 지속 기간)을 정확하게 보정하지 못하지만, 본 연구에서 제안한 기계 학습 주목 모델 기반 편향 보정 방법은 이를 효과적으로 보정할 수 있다.
장기 해상도 기후 시뮬레이션의 편향 보정 및 희귀 사건 통계량 측정을 위한 비침입형 기계 학습 프레임워크
장기 해상도 기후 시뮬레이션의 편향 보정과 희귀 사건 통계량 측정을 위한 비침입형 기계 학습 프레임워크의 중요성과 효과적인 활용
Продукты
© 2024 by Linnk AI