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邓子风 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》1986,(8)
一、什么叫人工智能让计算机做一些由人作的事,这就是人工智能.换句话说,人工智能所研究的是,使计算机能够做那些表现出人的"智能"的事.过去计算机主要是用之于数值计算.通过了解物理过程,建立数学模型,编制计算程序,输入计算机进行运算.但是由于有些物理过程很难弄清楚,数学处理也有困难,因此,人们想通过人工智能的办法来解决一些难题.其解决办法就是通过专家积累的丰富知识来解决特定的问题. 相似文献
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人工智能是用计算机程序系统模拟人脑思维过程,完成具有人类智能性质工作的计算机研究开发领域。专家系统是该领域内的一个重要应用方面。它把专家知识(包括经验的,理论的)与计算机程序系统融为一体,让计算机代替专家处理问题,适用于知识已经相当丰富但目前又尚没完善(具有局限性,还需不断补充,修正),存在专家作用的各项业务技术工作。它能代替专家忠于职守地参加业务值班,以充分发挥专家的作用。能把各种经验性知识 相似文献
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1 智能天气分析与决策概念 智能天气分析与决策,是把人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)技术引入天气分析与决策的一项新的技术。AI技术始于60年代,当时麻省理工学院(MIT)研究人员首先提出了“人工智能”的用语。“In-telligence”有两层意思。第一层意思专指学习与理解的能力,亦称智力;第二层意思是信息与情报的占有能力。当然,AI技术已经脱离了原有字面意义,形成一项专门性强的高新技术。现代专业化定义的智能是“理解事实、命题及其之间关系并对其进行推理的一种能力”。 相似文献
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机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径之一。随着以深度学习为代表的机器学习算法取得突破，人工智能呈现了加速发展的趋势，在各行业取得了广泛的应用。机器学习在计算效率、准确性、可移植性、协同性、灵活性、易用性等方面具有较大的优势，下一步将有可能改变传统的气象观测模式，加速和改善气象观测数据的处理，改善数值天气预报质量以及推进地球科学的交叉融合。为更好地推动人工智能相关技术在气象领域的应用，本文从气象观探测、数值预报、危险天气识别与预警和卫星资料处理等方面对机器学习算法的应用现状进行了整理。 相似文献
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专家系统出现于70年代。它是人工智能中基于知识进行逻辑推理的系统,即通过计算机编制程序来模拟人们分析、解决问题的逻辑思维过程。因此,它所适用的范围极其广泛。气象领域内,在国外,除美国进行了初步探讨外,还未见到其它国家有关报导。目前,我国开发应用天气预报专家系统在技 相似文献
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研究式教学是指学生在教师的指导下,结合课程教学,从学习、生活和社会活动中选择研究专题,以独立或小组合作的形式、类似科学研究的方式,主动获取知识、应用知识,发现问题、解决问题的学习活动。本文从研究式教学的涵义,气象部门干部培训开展研究式教学的必要性,如何开展研究式教学几个角度对气象部门干部培训开展研究式教学进行了探讨。 相似文献
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《干旱气象》2017,(2)
人类活动对气候影响强度的定量评估是分析人类活动对于生态环境、气候变化影响的基础。然而,由于人类活动包含的内容广泛、全球可供评价的指标数据有限、权重系数难以确定等因素,目前尚缺乏对于全球人类活动强度定量评估的指数。本研究选取人口密度、人口增长、CO_2排放量、GDP作为衡量人类活动对气候影响强度的指标,采用客观权重法定量分析1995—2010年间全球人类活动强度的分布和变化趋势。结果表明,全球大部分地区人口增长在人类活动强度指数中所占权重最大,亚洲东部及印度、欧洲西部和北美洲东部等地区,人类活动强度明显大于其他地区。1995—2010年,由于人口增加、CO_2加剧排放等原因,致使全球大部分地区的人类活动强度呈现增加趋势。 相似文献
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作为专家系统,大体上都是由知识子系统、数据子系统、学习子系统、解释子系统,总控子系统等部分构成。然而,不同的学科都有其自身的规律和特点,这些不同规律和特点往往导致知识结构、数据结构、推理机制、学习机制也具有差异。而且,即使同一个学科,所使用的计算机不同,系统的结构和特点也可以有差别。因此,建立专家系统要强调针对性,即在模拟人的思维、从事智能活动的大前提下,不应人为地规定死板的模式,而要根据使用的机器条件,针对本学科的特点,建立具有本学科特色的专家系统。 相似文献
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图书馆具有传播知识,陶冶情操,扩大视野,拓宽知识面的作用。作为中等专业学校图书馆,它的作用具体表现在两个方面,第一,图书馆是学生学习的第二课堂。学生在课堂上所学的知识,往往不能满足需求,还需要通过一些相关学科的图书资料来加深理解和巩固,图书馆则能针对本校课程和教学进展提供丰富的辅导材料。第二,图书馆是教师学习和研究的基地。对教师来讲,随着科学技术的不断提高和发展,教学内容和方式也应有相应的增加和改变,这就促使他们不断搜集有关本专业的情报信息,更新自己的知识结构,从而丰富课堂内容,改善教学方法。对于科研人员,由于… 相似文献
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数值预报是研究地球系统的重要工具,有助于加深科学家对大气、海洋、气候和环境等复杂系统之间相互作用和变化过程的理解,在防灾减灾、气候变化和环境治理等方面发挥着不可或缺的作用。随着模式复杂度和分辨率的提高,传统数值模式在气候变化研究和气候预测方面取得了迅速的进展,但也面临一些挑战,需要得到数据同化、集合耦合、高性能计算和不确定性分析等多方面的支持。而近年来,“AI+气象”的交叉研究在气象领域引起了广泛关注。基于多种深度学习架构的人工智能大模型,依托强大的计算资源和海量的数据进行训练,能够以新的科学范式进行高效数值预报。气象大模型不断涌现,一些科技公司如华为、英伟达、DeepMind、谷歌、微软等,以及国内外高校如清华大学、复旦大学、密歇根大学、莱斯大学等发布了多个涵盖临近预报、短时预报、中期预报和延伸期预报等不同领域的气象大模型。这标志着人工智能与气象领域的交叉融合已经达到新的高度。尽管气象大模型在现阶段取得了较大突破,但其发展仍然面临弱可解释性、泛化能力不足、极端事件预报强度偏低、智能预报结果过平滑、深度学习框架能力需要拓展等诸多挑战。 相似文献
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关于重大灾害性天气决策服务问题的探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
决策气象服务因其服务对象的位高权重和决策结果的高影响力,决定了其在各项气象服务中的至高地位。决策气象服务是揉合了领导心理、社会心理、专业知识、博学知识以及逻辑分析判断能力的高级技术,高度体现着相应气象机构的服务保障能力。文章针对政府领导和社会公众对气象服务的期望值、现实要求、理解偏向、决策气象服务过程的分析及重大灾害性天气过程决策服务的基本程序解构等问题进行了较为深入的探讨。 相似文献
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文本理解是人工智能的一个重要分支,其技术推动了人与计算机之间在自然语言上的有效交互.为了让计算机准确地理解和感知文本数据,文本特征提取是最为基础和关键的步骤之一.基于此,本文介绍文本特征提取研究的发展历史,以及近年来主流特征提取的方法,并对未来的研究方向进行展望.首先,介绍语义最底层的词级表示;接着,总结在词级表示基础上衍生出的句级表示上的研究进展;随后,介绍比词级表示和句级表示更高层的篇分析;最后,通过文本特征提取的一个典型应用——问答系统的介绍,阐述文本特征提取的最新方法和技术在问答系统上的应用,并对未来的研究方向做了展望. 相似文献
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从50年代计算机科学的一个分支——人工智能 (简称AI,它取自英文Artificial Intelligence的字头)开始了它一般研究阶段(如通用问题求解程序GPS),到了60年代末70年代初,专家系统开始出现,不久便显示出强大的生命力,在医学、化学、地质学、数学、物理学等许多领域得到应用。专家系统研制工作的进展反过来又推动了AI技术的发展,目前以专家系统为核心已形成一门称为知识工程的新学科。 那么什么是专家系统呢?知识工程的主要内容都包括什么呢?为了说清这个问题,我们先看一看人类专家工作的特点。专家为什么受到人们的重视呢?这是因为他们在关键的时刻能排忧解难,面对棘手的问题能当机立断的作出决策。如高明的医生能医好一般医生医不好的病;一个卓越的军事指挥家能运筹帷幄,把握战机,始终掌握战斗、战役的主动权;一个气象专家能在复杂的天气形势下作出准确的预报……。 专家数量很少,其可贵之处在于处理重大问题时的失误较少。究其原因,答案是明确的:专家具有大量的丰富的知识,因此他们能透过纷纭复杂的事物表面,较准确地抓住事物的本质,从而作出较少失误的决断。 相似文献
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一、引言人类活动对气候变化的影响以及气候变化对人类的影响问题在近二十年来被许多气候学家所注意。人类活动对气候影响中最受注意的是 CO_2增长的效应。许多观测及分析研究已经证实,大气中 相似文献
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年复一年地讲,由于人类活动,进入大气层的氯和其他化学物质,是造成南北极地区上空臭氧层耗减的基本原因。像New S-cientist 1991,vol.131,No.1777,就持这样的观点;但美国国家海洋大气管理研究机构的工作人员,持另外一种意见,为首的是y·科莫希尔(还有美国科罗拉多洲的博卢杰尔)。这些科学家,研究了东太平洋海区表层 相似文献
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中国智能网格天气预报已初步建立0—30 d涵盖基本气象要素的无缝隙气象预报业务体系。近年深度学习技术兴起,给不同领域带来前所未有的变革。同样,深度学习的非线性映射能力、海量信息提取能力、时空建模能力等优势为进一步提升智能网格预报的准确性和精细化水平提供了新的思路和方法。越来越多的研究将深度学习技术应用于智能网格预报的各个方面,包括数值预报订正和解释应用、集合天气预报、相似集合、统计降尺度、纯数据驱动的预报模型和极端天气预报等,并展示出良好的应用潜力。然而,目前深度学习技术在天气预报领域的应用仍处于起步阶段,将其引入智能网格预报业务体系还面临诸多挑战,主要包括算法的选择、算法的数据基础、多源数据融合以及模型的可解释性、可信度、可用性和工程化等。通过回顾近年来深度学习技术在智能网格预报中的应用进展和前景,同时对面临的挑战与应对进行探讨,将有利于促进深度学习技术在天气客观预报领域更好、更稳定的发展。 相似文献
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一、专家系统知识整理过程 暴雨是我省主要的灾害性天气之一,是我省气象工作者十分关注的问题。由于气象问题复杂和气象科学技术条件的限制,暴雨预报水平还不很高。随着计算机科学的不断进步和人工智能理论的飞速发展,人工智能领域的重要分支——专家系统也逐渐被引入到气象预报中,增加了一种新的预报手段,这对推进气象预报技术的发展具有积极的意义。为此,福建省气象局同国家气象局卫星气象中心应用分析室、北京工业学院人工智能研究所协作,选择暴雨预报为对象,进行了建立暴雨预报专家系统的研究。 建立暴雨预报专家系统。首先要建立暴雨预报 相似文献