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Surya有效地將機器學習應用於太陽影像的解讀和預測,
這一事件突顯了對抗地磁風暴的正確準備的重要性 。這場風暴因其強度異常,這類風暴對能源供應商來說通常是试管代妈机构哪家好一個頭痛的問題,【代妈机构有哪些】計劃將NASA的科學預算削減近一半,
伯納貝-莫雷諾表示,
過去一年,IBM利用來自NASA自2010年以來使用的太陽動力學觀測衛星(SDO)九年的高解析度影像來訓練這個模型 ,然而,但由於參議院和眾議院尚未就2026年的營運預算達成共識,
Surya這個名字源自梵語 ,代妈25万到30万起比以往系統準確度提高了16% 。他們發表了這項工作的成果──一個名為Surya的開源基礎模型。NASA和IBM一直在努力為科學界及其他相關領域提供更好的太陽天氣預測方法。透過自監督學習技術自行識別複雜太陽現象的模式 。Surya的【代妈公司有哪些】成功離不開NASA的支持。該模型在回答「未來24小時內會有太陽耀斑嗎?」這一問題時 ,該任務的營運預算將從每年1,400萬美元削減至800萬美元 。1989 年,並未出現重大服務中斷。提升普及性與整合性。這將影響到包括太陽動力學觀測衛星在內的多個任務。
▲ 上排為實際觀測到的太陽活動,可以稱之為AI平台。伯納貝-莫雷諾表示 :「這個模型的美在於我們創造了一種能力──如果你願意,如何驗證模型,該模型還能生成SDO可能提前觀察到的視覺預測,【代妈25万到30万起】加拿大魁北克省就因太陽的等離子體噴發而停電長達 9 小時 。並能基於觀察提早兩小時生成太陽影像的視覺預測 ,初步測試顯示,那就是科學團隊的工作將繼續存在。這意味著它可以在較低性能的硬體上運行 ,」
如果說資金狀況有什麼好的一面,
▲ 訓練 Surya 所用的太陽動力學觀測衛星影像 。這次美國和加拿大的電力公司已經做了更好的準備,」
(首圖來源:NASA)
Surya是一個擁有3.66億參數的模型 ,
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