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 forecasting is essential for understanding and mitigating weather-related impacts. In this paper, we present PuYun, an autoregressive cascade model that leverages large kernel attention convolutional networks. The model's design inherently supports extended weather prediction horizons while broadening the effective receptive field. The integration of large kernel attention mechanisms within the convolutional layers enhances the model's capacity to capture fine-grained spatial details, thereby improving its predictive accuracy for meteorological phenomena. We introduce PuYun, comprising PuYun-Short for 0-5 day forecasts and PuYun-Medium for 5-10 day predictions. This approach enhances the accuracy of 10-day weather forecasting. Through evaluation, we demonstrate that PuYun-Short alone surpasses the performance of both GraphCast and FuXi-Short in generating accurate 10-day forecasts. Specifically, on the 10th day, PuYun-Short reduces the RMSE for Z500 to 720 $m^2/s^2$, compared to 732 $m^2/s^2$ for GraphCast and 740 $m^2/s^2$ for FuXi-Short. Additionally, the RMSE for T2M is reduced to 2.60 K, compared to 2.63 K for GraphCast and 2.65 K for FuXi-Short. Furthermore, when employing a cascaded approach by integrating PuYun-Short and PuYun-Medium, our method achieves superior results compared to the combined performance of FuXi-Short and FuXi-Medium. On the 10th day, the RMSE for Z500 is further reduced to 638 $m^2/s^2$, compared to 641 $m^2/s^2$ for FuXi. These findings underscore the effectiveness of our model ensemble in advancing medium-range weather prediction. Our training code and model will be open-sourced.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
پیش بینی دقیق آب و هوا برای درک و کاهش تأثیرات ناشی از آب و هوا ضروری است.در این مقاله ، ما Puyun ، یک الگوی آبشار اتورگرایی را ارائه می دهیم که از شبکه های بزرگ توجه هسته استفاده می کند.طراحی این مدل ذاتاً از افق های پیش بینی آب و هوا پشتیبانی می کند در حالی که زمینه پذیرش مؤثر را گسترش می دهد.ادغام مکانیسم های بزرگ توجه هسته در لایه های حلقوی ، ظرفیت مدل برای گرفتن جزئیات مکانی ریز دانه را افزایش می دهد و از این طریق دقت پیش بینی کننده آن را برای پدیده های هواشناسی بهبود می بخشد.ما Puyun را معرفی می کنیم ، که شامل Puyun-Short برای پیش بینی های 0-5 روزه و Puyun-Medium برای پیش بینی های 5-10 روزه است.این رویکرد دقت پیش بینی آب و هوای 10 روزه را افزایش می دهد.از طریق ارزیابی ، ما نشان می دهیم که Puyun-Short به تنهایی از عملکرد هر دو Graphcast و Fuxi-Short در تولید پیش بینی های دقیق 10 روزه پیشی می گیرد.به طور خاص ، در روز دهم ، Puyun-Short RMSE را برای Z500 به 720 $ m^2/S^2 $ کاهش می دهد ، در مقایسه با 732 $ m^2/s^2 $ برای نمودار و 740 $ m^2/s^2 $ برای Fuxi-Short.علاوه بر این ، RMSE برای T2M به 2.60 K ، در مقایسه با 2.63 K برای نمودار و 2.65 K برای Fuxi-Short کاهش می یابد.علاوه بر این ، هنگام استفاده از یک رویکرد آبشار با ادغام Puyun-Short و Puyun-Medium ، روش ما در مقایسه با عملکرد ترکیبی Fuxi-Short و Fuxi-Medium به نتایج برتر می رسد.در روز 10 ، RMSE برای Z500 بیشتر به 638 $ m^2/s^2 $ کاهش می یابد ، در مقایسه با 641 $ m^2/s^2 $ برای fuxi.این یافته ها بر اثربخشی گروه مدل ما در پیش بینی پیش بینی آب و هوا با برد متوسط تأکید می کند.کد و مدل آموزش ما منبع باز خواهد بود.
📚 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
