هوش مصنوعی می‌تواند ابزاری مکمل و مفید برای تحقیق، ایده‌پردازی و اصلاح مقالات باشد، اما کیفیت یک مقاله خوب همچنان به تخصص، درک موضوع و قضاوت انسانی نیاز دارد. تلفیق هوش مصنوعی و دانش انسانی بهترین نتیجه را ارائه می‌دهد. استفاده از هوش مصنوعی برای نوشتن یا بهبود مقالات می‌تواند ابزار بسیار مفیدی باشد، اما به دلایل زیر تضمین‌کننده کیفیت یک مقاله خوب نیست:

مدل پیشرفته هوش مصنوعی، پیش بینی آب و هوای 10 روزه را با دقت بی سابقه ای در کمتر از یک دقیقه ارائه می دهد. آب و هوا بر همه ما تأثیر می گذارد، چه بزرگ و چه کوچک. می تواند نحوه لباس پوشیدن ما را در صبح دیکته کند، انرژی سبز به ما بدهد و در بدترین حالت طوفانی ایجاد کند که می تواند جوامع را ویران کند. در دنیای آب و هوای بسیار شدید، پیش بینی های سریع و دقیق هرگز مهمتر از این نبوده است. در مقاله‌ای که در Science منتشر شده است، GraphCast را معرفی می‌کنیم، یک مدل پیشرفته هوش مصنوعی که قادر است پیش‌بینی‌های آب و هوای متوسط را با دقت بی‌سابقه‌ای انجام دهد. GraphCast شرایط آب و هوایی را تا 10 روز قبل با دقت بیشتری و بسیار سریعتر از سیستم شبیه‌سازی آب و هوای استاندارد طلایی صنعت پیش‌بینی می‌کند - پیش‌بینی وضوح بالا (HRES)، تولید شده توسط مرکز اروپایی پیش‌بینی‌های هوای متوسط (ECMWF).

یادگیری ماشینی یک فرآیند تکراری به جای یک فرآیند خطی است که نیاز به بازبینی هر مرحله دارد، زیرا اطلاعات بیشتری در مورد مشکل تحت بررسی کسب می شود. این فرآیند تکراری می‌تواند نیازمند استفاده از ابزارها، برنامه‌ها و اسکریپت‌های مختلف برای هر فرآیند باشد. میز کار یادگیری ماشینی یک پلت فرم یا محیطی است که طیفی از فعالیت های یادگیری ماشین را پشتیبانی و تسهیل می کند و نیاز به ابزارهای متعدد را کاهش می دهد یا از بین می برد.

eo-learn یک بسته منبع باز برای پر کردن فاصله بین مشاهده زمین (EO) و یادگیری ماشین (ML) است، اما در نوت بوک Jupyter ما فقط داده های نمونه را ارائه می دهیم و نتایج را برای درصد کمی از کل منطقه نشان می دهیم بهره (AOI) - مسئله بزرگی نیست، در بهترین حالت متوسط ​​به نظر می رسد، و بالاتر از همه، از طرف ما کاملا مشخص است. قسمت سوم این مجموعه به شما وسیله ای برای انجام تمام محاسبات می دهد.

حوضه های رودخانه شانون و بخش ها

چکیده

برنامه ریزی، مدیریت و پیش بینی نیازها و استفاده از آب باید قبل از تجزیه و تحلیل تغییرات درازمدت برای پارامترهای مرتبط با آن، به منظور بهبود روند توسعه سناریوهای جدید، برای منابع آب سطحی یا آب های زیرزمینی صورت پذیرد. هدف از این مقاله ارائه یک روش مناسب برای پیش بینی طولانی مدت جریان آب و پارامترهای آب رودخانه "شانون" در ایرلند طی یک دوره 30 ساله از سال های 1983 تا 2013 و از طریق چارچوبی است که از سه مرحله تشکیل شده است: مقیاس گسترده تجزیه و تحلیل شهری، داده های تلفیقی، و مرحله حدود علم تحلیل داده ها که تمرکز اصلی مقاله است که با استفاده از یک مدل یادگیری ماشین بر اساس شبکه های عصبی پیچیده عمیق (DeepCNNs) بکار برده می شود. مدل یادگیری عمیق پیشنهاد شده را در سه ایستگاه مختلف آب در رودخانه شانون تست می کنیم و نشان می دهیم که چهار مدل پیش بینی سری زمانی شناخته شده است. ما در نهایت مدل پیشنهادی شبیه سازی جریان آب و سطح آب پیش بینی شده از سال های 2013 تا 2080 را نمایش می دهیم. راه حل پیشنهادی ما می تواند برای مقامات علوم آب بسیار مفید باشد. بخصوص برای برنامه ریزی بهتر تخصیص منابع آب در میان کاربران رقابتی مانند کشاورزان. علاوه بر این، می توان آن را برای تطابق ناهنجاری ها با تنظیم و مقایسه آستانه ها با جریان آب پیش بینی شده و سطح آب مورد استفاده قرار داد.