Atmospheric and Oceanic Physics,Machine Learning,فیزیک جوی و اقیانوسی , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 14 August, 2024; v1 submitted 12 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Typo and grammar; Minor elaboration and clarifications; Use full organization name in the author section
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 14 اوت 2024 ؛V1 ارسال شده 12 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: تایپی و گرامر ؛توضیح و توضیحات جزئی ؛از نام سازمانی کامل در بخش نویسنده استفاده کنید
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Deep Learning based Weather Prediction (DLWP) models have been improving rapidly over the last few years, surpassing state of the art numerical weather forecasts by significant margins. While much of the optimization effort is focused on training curriculum to extend forecast range in the global context, two aspects remains less explored: limited area modeling and better backbones for weather forecasting. We show in this paper that MetMamba, a DLWP model built on a state-of-the-art state-space model, Mamba, offers notable performance gains and unique advantages over other popular backbones using traditional attention mechanisms and neural operators. We also demonstrate the feasibility of deep learning based limited area modeling via coupled training with a global host model.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل های پیش بینی آب و هوا مبتنی بر یادگیری عمیق (DLWP) طی چند سال گذشته به سرعت در حال بهبود است و از وضعیت پیش بینی آب و هوای عددی هنر با حاشیه های قابل توجه فراتر رفته است.در حالی که بخش اعظم تلاش بهینه سازی بر روی برنامه درسی آموزش برای گسترش دامنه پیش بینی در زمینه جهانی متمرکز شده است ، دو جنبه کمتر مورد کاوش قرار می گیرد: مدل سازی محدود منطقه و ستون فقرات بهتر برای پیش بینی آب و هوا.ما در این مقاله نشان می دهیم که Metmamba ، یک مدل DLWP ساخته شده بر روی یک مدل پیشرفته از فضای فضایی ، Mamba ، سود عملکرد قابل توجهی و مزایای منحصر به فرد نسبت به سایر ستون فقرات محبوب را با استفاده از مکانیسم های توجه سنتی و اپراتورهای عصبی ارائه می دهد.ما همچنین امکان سنجی مدل سازی منطقه محدود مبتنی بر یادگیری عمیق را از طریق آموزش همراه با یک مدل میزبان جهانی نشان می دهیم.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
