在气候预测中，简单模型可以优于深度学习

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MIT News - Artificial intelligence
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NVIDIA驱动的超级计算机将为台湾研究带来量子飞跃

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本研究提出了ClimateBench-M，旨在解决气候科学中缺乏统一多模态基准的问题。该基准整合了时间序列气候数据、极端天气事件数据和卫星图像数据。研究中的生成方法在天气预测、雷暴预警和作物分割任务中表现出色，为气候科学的人工智能发展提供了新思路。

ClimateBench-M: A Multi-Modal Climate Data Benchmark with a Simple Generative Method
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AI将推动科学突破，NVIDIA CEO在SC24上表示

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从预测风暴到设计分子，微软的 AI 基础模型如何加速科学发现

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机器之心
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本研究探讨了在观测数据中进行因果表示学习的挑战，尤其是在科学研究中用低层次测量捕捉高层次变量的因果结构。提出了一种新方法——单父解码，并在气候科学中验证其有效性，展示了发现潜在因果关系的潜力。

通过单父解码进行时间数据的因果表示学习
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本研究利用ClimDetect数据集提高了气候变化检测模型的准确性，并发现视觉变换器（ViT）在气候数据中的应用为气候科学提供了新的视角。

ClimDetect: A Benchmark Dataset for Climate Change Detection and Attribution
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收看2023年NVIDIA五大热门视频

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气象服务对人们的生活、政策制定和行业决策都至关重要。英国气象局自1854年以来一直在气象和气候科学的发展中发挥着重要作用，其使命是帮助人们做出更好的决策以保持安全和繁荣。

与英国气象局一起学习天气背后的科学
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该文介绍了一种基于CMSM模型的方法，用于估算高维大样本观测数据的不确定性和识别潜在干扰变量。该方法可应用于气候科学中，研究人类排放对云特征的影响。

自由断裂设计：互联网停机的经济影响应用
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