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
Global wildfire models play a crucial role in anticipating and responding to changing wildfire regimes. JULES-INFERNO is a global vegetation and fire model simulating wildfire emissions and area burnt on a global scale. However, because of the high data dimensionality and system complexity, JULES-INFERNO's computational costs make it challenging to apply to fire risk forecasting with unseen initial conditions. Typically, running JULES-INFERNO for 30 years of prediction will take several hours on High Performance Computing (HPC) clusters. To tackle this bottleneck, two data-driven models are built in this work based on Deep Learning techniques to surrogate the JULES-INFERNO model and speed up global wildfire forecasting. More precisely, these machine learning models take global temperature, vegetation density, soil moisture and previous forecasts as inputs to predict the subsequent global area burnt on an iterative basis. Average Error per Pixel (AEP) and Structural Similarity Index Measure (SSIM) are used as metrics to evaluate the performance of the proposed surrogate models. A fine tuning strategy is also proposed in this work to improve the algorithm performance for unseen scenarios. Numerical results show a strong performance of the proposed models, in terms of both computational efficiency (less than 20 seconds for 30 years of prediction on a laptop CPU) and prediction accuracy (with AEP under 0.3\% and SSIM over 98\% compared to the outputs of JULES-INFERNO).
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل های جهانی آتش سوزی نقش مهمی در پیش بینی و پاسخ به تغییر رژیم های آتش سوزی دارند.ژول-ایفنونو یک مدل جهانی پوشش گیاهی و آتش سوزی است که انتشار گازهای گلخانه ای و منطقه سوخته در مقیاس جهانی را شبیه سازی می کند.با این حال ، به دلیل ابعاد بالای داده و پیچیدگی سیستم ، هزینه های محاسباتی ژول-ایفنونو باعث می شود که اعمال پیش بینی خطر آتش سوزی با شرایط اولیه غیب اعمال شود.به طور معمول ، اجرای ژول-ای -فرنو به مدت 30 سال پیش بینی چندین ساعت در خوشه های محاسبات با کارایی بالا (HPC) طول می کشد.برای مقابله با این تنگنا ، دو مدل داده محور در این کار بر اساس تکنیک های یادگیری عمیق ساخته شده اند تا از مدل ژول-ای -فرنوو و سرعت بخشیدن به پیش بینی آتش سوزی جهانی استفاده کنند.به طور دقیق تر ، این مدل های یادگیری ماشین دمای جهانی ، چگالی پوشش گیاهی ، رطوبت خاک و پیش بینی های قبلی را به عنوان ورودی برای پیش بینی منطقه جهانی متعاقب سوخته بر اساس تکراری می گیرند.خطای متوسط در هر پیکسل (AEP) و اندازه گیری شاخص شباهت ساختاری (SSIM) به عنوان معیارهایی برای ارزیابی عملکرد مدلهای جانشین پیشنهادی استفاده می شود.یک استراتژی تنظیم دقیق در این کار برای بهبود عملکرد الگوریتم برای سناریوهای غیب ارائه شده است.نتایج عددی عملکرد قوی مدل های پیشنهادی را از نظر هر دو راندمان محاسباتی (کمتر از 20 ثانیه به مدت 30 سال پیش بینی بر روی یک پردازنده لپ تاپ) و دقت پیش بینی (با AEP زیر 0.3 \ ٪ و SSIM بیش از 98 \ در مقایسه با 98 \ نشان می دهد.خروجی های ژول-ای -فرنو).
📚 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
