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《中国气象事业发展战略研究成果》远程培训总结分析报告 总被引:1,自引:0,他引:1
2005年6月-2006年7月,中国气象局培训中心举办了大规模的中国气象事业发展战略研究成果远程培训,全国气象部门近3万职工参加了培训。在各方面的共同努力下,培训工作取得了圆满成功,效果显著。本文基于《〈中国气象事业发展战略研究成果〉远程培训总结分析报告》,简要介绍了此次培训的概况,并从培训试卷、培训成绩、气象远程培训系统状况等方面对培训效果进行了深入分析,进而针对培训过程中暴露出的问题提出了相应的建议,旨在总结开展大规模远程培训的经验,扩大战略研究成果远程培训的影响,进一步推进气象远程培训事业的发展,更好地服务于中国气象局人才战略。 相似文献
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简要介绍了近年来倍受瞩目的一种处理高度非线性分类、回归等问题的计算机学习的新方法——支持向量机(SVM)方法;分析了这一方法的特点及其在数值预报产品释用及气象研究业务中的应用前景。SVM是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等,因此不同于现有的统计方法。从本质上看,它避开了从归纳到演绎的传统过程,实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”(transductive inference),大大简化了通常的分类和回归等问题。SVM的最终决策函数只由少数的支持向量所确定,计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是样本空间的维数,这在某种意义上避免了“维数灾”。 相似文献
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A two-dimensional,semi-geostrophic numerical model incorporating the tropopause andstratosphere is used to investigate the effects of a positive potential vorticity anomaly and latentheat release on the frontogenetic process and the structure of the resulting frontal zone.It isdemonstrated that(1)the inclusion of tropopause and stratosphere significantly changes the frontalstructure only in the upper levels;(2)a clearly defined quasi-equivalent barotropic structure and aregion of upward motion of finite width appear when a positive potential vorticity anomaly exists onthe warm side of the maximum baroclinity in the lower troposphere,especially when it is locatedon the south edge of the baroclinic zone;(3)the above mentioned structure deteriorates as thefrontogenesis proceeds in a dry atmosphere but can be maintained in a moist frontogenetic processwith condensational heating;(4)the combination of a positive potential vorticity anomaly and thelatent heat release is able to accelerate the frontogenesis significantly with the time needed to forman intense frontal zone reduced to less than 15 h.The results have significant theoreticalimportance in understanding the complex nature of frontal structure and frontogenesis,especiallyin understanding the dynamic structure of the subtropical frontal zone observed during earlysummer over East Asia. 相似文献
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本期编辑期间,惊闻本刊原编委,也是期刊创刊时主办机构的主要负责人高学浩老师因病去世。为了纪念逝者,本刊节选高学浩老师与其合作者——也是他的夫人——王卫群老师共同撰写的,2005年发表在《继续教育》上的对美国气象继续教育的分析文章,与读者一道缅怀其一生对中国气象继续教育事业做出的贡献。 相似文献
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简要介绍了近年来倍受瞩目的一种处理高度非线性分类、回归等问题的计算机学习的新方法——支持向量机(SVM)方法;分析了这一方法的特点及其在数值预报产品释用及气象研究业务中的应用前景。SVM是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等,因此不同于现有的统计方法。从本质上看,它避开了从归纳到演绎的传统过程,实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”(transductive inference),大大简化了通常的分类和回归等问题。SVM的最终决策函数只由少数的支持向量所确定,计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是样本空间的维数,这在某种意义上避免了“维数灾”。 相似文献
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