但我见过太多团队，CI 从 10 分钟优化到 3 分钟之后，成本直接翻了 5 倍，甚至还引入了一堆诡异问题：

其实早不是了。现在工业场景里的人脸识别，底层技术已经全面转向深度学习，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的模型。比起传统方法，它应对光线变化、戴口罩、侧脸等复杂情...

深度学习是一种让计算机通过“多层思考”来学习和解决问题的方法。它模仿了人脑的工作方式，就像大脑中有许多神经元一层一层地处理信息一样，深度学习也通过多层的“神经网...

专业的文本转图片工具。一键将 Markdown 转换为精美图片，支持书摘模式、自定义主题、字体和背景。所有数据本地处理保障隐私安全，完美适配多端展示。让文章分享...

一个基于 Vue 3 + Element Plus 的智能 Ai 小说创作工具，集成多种 AI 模型，助力作者高效创作。

而现在，人工智能，特别是深度学习，带着惊人的算力和捕捉非线性关系的天赋闯入了这一领域。从Google的GraphCast到华为的盘古气象大模型，AI正在以前所未...

Li, J. W., B. X. Pan, F. Zhang, B. Guo, W. W. Li, G.-M. Jiang, X. Wu, and Q. Wan...

Ruiz-Vásquez, M., O, S., Brenning, A. et al. Land surface information from satel...

强对流天气因其发展迅速、生命周期短且非线性强，其0-2小时的临近预报是国际上的研究热点与难点。传统方法多基于雷达回波外推，难以精准预测强对流的生消演变。近年来，...

浙江省气象局智能网格团队联合国家气象中心、浙大地球科学学院在Nature旗下期刊发表深度学习提升短期暴雨预报技巧的文章

在全球气候变化研究中，将低分辨率的大尺度气候模式数据转化为高分辨率区域数据，是准确评估极端天气与区域微气候的关键。然而，现有主流国际工具普遍受限于固定尺度约束。

目前，基于深度学习的人工智能方法正在降水预报领域扮演着越来越关键的角色，尤其是针对数小时内的临近预报和未来一天的短时预报。这类模型能够基于海量的雷达、卫星等观测...

AAAI 2026 | 东南大学等提出WaveC2R：小波变换+Diffusion，刷新卫星雷达反演SOTA！

全球极端事件频发，而它们的发生发展多与多圈层物理量间非线性相互作用紧密联系，但目前天气-气候尺度极端事件预报预测精度受到初始条件准确性的约束。因此，如何采用准确...

说句有点“得罪人”的话——很多团队还在用 Jenkins 搞 CI/CD，本质上是在用“虚拟机时代的工具”硬撑“云原生时代的架构”。

降水作为驱动整个地球水循环过程的核心物理量，其精确估算直接关系到农业灌溉决策、水资源调度管理、洪涝干旱灾害预警等关键应用领域。尤其在全球南方（Global So...

热带气旋（TC）的强度估测是气象灾害预警和防灾减灾的关键环节。传统方法依赖卫星云图的人工判读，存在主观性强、效率低等问题。近年来，深度学习技术为台风强度自动化估...

近年来，科学家们发现，基于机器学习的天气模型可以比传统模型更快地做出天气预测，且使用更少的能耗。然而，许多这些模型无法准确预测未来15天以上的天气，并且到第 6...

研究首先通过K-means时间聚类方法分析了欧亚大陆SAT的年代际变化时空特征，共识别出20类（图1），再利用GRUBA分别对每个聚类进行后处理，用以降低噪声和...