Machine Learning,Artificial Intelligence,Atmospheric and Oceanic Physics,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی , فیزیک جوی و اقیانوسی ,
توضیحات
Submitted 11 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: Our codebase and pre-trained models can be accessed at: [this url](https://github.com/akhtarvision/weather-regional)
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 11 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد. ، نظرات: به مدل های کد و مدلهای از پیش آموزش داده شده ما می توانید در: [این URL] (https://github.com/akhtarvision/weather-regional) به آنها دسترسی پیدا 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
Accurate weather and climate modeling is critical for both scientific advancement and safeguarding communities against environmental risks. Traditional approaches rely heavily on Numerical Weather Prediction (NWP) models, which simulate energy and matter flow across Earth's systems. However, heavy computational requirements and low efficiency restrict the suitability of NWP, leading to a pressing need for enhanced modeling techniques. Neural network-based models have emerged as promising alternatives, leveraging data-driven approaches to forecast atmospheric variables. In this work, we focus on limited-area modeling and train our model specifically for localized region-level downstream tasks. As a case study, we consider the MENA region due to its unique climatic challenges, where accurate localized weather forecasting is crucial for managing water resources, agriculture and mitigating the impacts of extreme weather events. This targeted approach allows us to tailor the model's capabilities to the unique conditions of the region of interest. Our study aims to validate the effectiveness of integrating parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methodologies, specifically Low-Rank Adaptation (LoRA) and its variants, to enhance forecast accuracy, as well as training speed, computational resource utilization, and memory efficiency in weather and climate modeling for specific regions.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل سازی دقیق آب و هوا و آب و هوا هم برای پیشرفت علمی و هم برای حمایت از جوامع در برابر خطرات زیست محیطی بسیار مهم است.رویکردهای سنتی به شدت به مدل های پیش بینی آب و هوا (NWP) متکی هستند ، که انرژی و جریان ماده را در سیستم های زمین شبیه سازی می کنند.با این حال ، نیازهای محاسباتی سنگین و راندمان پایین ، مناسب بودن NWP را محدود می کند و منجر به نیاز فشرده به تکنیک های مدل سازی پیشرفته می شود.مدلهای مبتنی بر شبکه عصبی به عنوان گزینه های امیدوارکننده ظاهر شده اند و رویکردهای داده محور را برای پیش بینی متغیرهای جوی پیش بینی می کنند.در این کار ، ما بر روی مدل سازی با سطح محدود تمرکز می کنیم و مدل خود را به طور خاص برای کارهای پایین دست در سطح منطقه محلی آموزش می دهیم.به عنوان یک مطالعه موردی ، ما منطقه MENA را به دلیل چالش های منحصر به فرد آب و هوایی آن در نظر می گیریم ، جایی که پیش بینی دقیق آب و هوا برای مدیریت منابع آب ، کشاورزی و کاهش تأثیر حوادث شدید آب و هوایی بسیار مهم است.این رویکرد هدفمند به ما امکان می دهد تا توانایی های مدل را به شرایط منحصر به فرد منطقه مورد علاقه متناسب کنیم.مطالعه ما با هدف اعتبار سنجی اثربخشی روشهای تنظیم دقیق پارامتر کارآمد (PEFT) ، به طور خاص سازگاری با رتبه پایین (LORA) و انواع آن ، برای افزایش دقت پیش بینی و همچنین سرعت آموزش ، استفاده از منابع محاسباتی و راندمان حافظه است.در مدل سازی آب و هوا و آب و هوا برای مناطق خاص.
📚 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
