Atmospheric and Oceanic Physics,Artificial Intelligence,Machine Learning,فیزیک جوی و اقیانوسی , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 28 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Paper accepted at the 3rd Workshop on Uncertainty Reasoning and Quantification in Decision Making at ACM SIGKDD'24 (August 26, 2024, Barcelona)
توضیحات به فارسی
ارسال شده 28 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: مقاله پذیرفته شده در سومین کارگاه در مورد استدلال عدم اطمینان و کمیت در تصمیم گیری در ACM SIGKDD'24 (26 اوت 2024 ، بارسلونا)
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
Accurate precipitation forecasts are crucial for applications such as flood management, agricultural planning, water resource allocation, and weather warnings. Despite advances in numerical weather prediction (NWP) models, they still exhibit significant biases and uncertainties, especially at high spatial and temporal resolutions. To address these limitations, we explore uncertainty-aware deep learning models for post-processing daily cumulative quantitative precipitation forecasts to obtain forecast uncertainties that lead to a better trade-off between accuracy and reliability. Our study compares different state-of-the-art models, and we propose a variant of the well-known SDE-Net, called SDE U-Net, tailored to segmentation problems like ours. We evaluate its performance for both typical and intense precipitation events. Our results show that all deep learning models significantly outperform the average baseline NWP solution, with our implementation of the SDE U-Net showing the best trade-off between accuracy and reliability. Integrating these models, which account for uncertainty, into operational forecasting systems can improve decision-making and preparedness for weather-related events.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
پیش بینی های دقیق بارش برای برنامه های کاربردی مانند مدیریت سیل ، برنامه ریزی کشاورزی ، تخصیص منابع آب و هشدارهای آب و هوا بسیار مهم است.با وجود پیشرفت در مدل های پیش بینی آب و هوا عددی (NWP) ، آنها هنوز هم تعصبات و عدم قطعیت های قابل توجهی دارند ، به خصوص در وضوح مکانی و زمانی بالا.برای پرداختن به این محدودیت ها ، ما مدل های یادگیری عمیق آگاه از عدم اطمینان را برای پیش بینی های بارش کمی تجمعی روزانه پس از پردازش برای به دست آوردن عدم قطعیت های پیش بینی که منجر به تجارت بهتر بین دقت و قابلیت اطمینان می شود ، بررسی می کنیم.مطالعه ما مدلهای مختلف پیشرفته را با هم مقایسه می کند ، و ما نوعی از SDE-NET مشهور به نام SDE U-NET را متناسب با مشکلات تقسیم بندی مانند ما پیشنهاد می کنیم.ما عملکرد آن را برای هر دو رویداد بارش معمولی و شدید ارزیابی می کنیم.نتایج ما نشان می دهد که تمام مدلهای یادگیری عمیق به طور قابل توجهی از راه حل متوسط NWP استفاده می کنند ، با اجرای ما از SDE U-NET بهترین تجارت بین دقت و قابلیت اطمینان را نشان می دهد.ادغام این مدلها ، که عدم اطمینان را در سیستم های پیش بینی عملیاتی به خود اختصاص می دهد می تواند تصمیم گیری و آمادگی برای وقایع مرتبط با آب و هوا را بهبود بخشد.
📚 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
