机电设备技术融合和信号系统总承包的探析

立足于城市轨道交通信号系统招投标要求及经验,全自动驾驶项目实施经验及行业发展趋势研究,以信号系统为着眼点,从功能需求角度融合多专业机电设备,结合《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》的要求,从机电设备多专业系统技术融合和信号系统集成商作为总承包的角度进行探析,为未来城市轨道交通一体化、智慧化发展探索方向。5G通信、人工智能、云平台及大数据算法等新型技术的发展,信号系统融合多专业机电设备一体化、智慧化还有很大的发展空间。

分布式数据库中冲突检测技术研究

数据冲突是数据库中数据质量中心问题之一。在集中式数据库中,基于SQL技术可以有效地检测出违背给定条件函数依赖集的元组。然而,当数据库中数据被水平或垂直划分且分布在不同站点时,检测数据冲突将面临更大的挑战,常常需要将数据从一个站点移动到另外一个站点。提出了分布式数据库中条件函数依赖冲突检测算法,该算法不仅能有效地检测出水平划分数据中条件函数依赖冲突,而且能减少数据传输。实验结果证实算法是有效的。

FuXi-Extreme:利用扩散模型改进极端降雨和风速预报

基于机器学习(Machine Learning,ML)的天气预报模型近些年取得了显著进展,展示了优越的预报性能.与欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)的高分辨率预报(High-Resolution Forecasts,HRES)相比,FuXi等先进的基于ML的天气预报模型,在统计预报指标上表现出色.然而,这些模型存在着共同的局限性,即随着预报时间步长的增加,预报结果趋于平滑,导致极端天气事件强度的低估.为了解决这一问题,本文研发了FuXi-Extreme模型.该模型采用去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Model,DDPM),增强了FuXi模型在5天预报中的地表预报数据细节.对极端总降水量(Total Precipitation,TP)、10m风速(10-meter Wind Speed,WS10)和2m温度(2-meter Temperature,T2M)的评估表明,FuXi-Extreme在性能上优于FuXi和HRES.此外,基于国际热带气旋最佳路径资料集(International Best Track Archive for Climate Stewardship,IBTrACS)的评估显示,与HRES相比,FuXi和FuXi-Extreme在热带气旋(Tropical Cyclone,TC)路径预报方面表现优异,但在TC强度预报方面仍有不足.

基于人工智能大模型改进全球天气和海浪预报

随着人工智能技术的飞速进步,一系列人工智能驱动的天气预报大模型应运而生,它们显著超越了传统数值天气预报模型的局限,在预测精度和计算效率上取得了显著的提升,逐渐成为了大气-海洋预报领域中强大的工具.本研究探讨了这些先进的人工智能预报大模型的演变,并基于具有代表性的大模型的共性,提出了天气预报大模型的“三大原则”:庞大的参数规模、大量的预报对象和巨大的应用潜力.除此之外,文章探讨了人工智能如何重塑数值天气预报的格局,并概述了其背后的关键因素.在认可人工智能天气大模型的高精度、高效计算和易部署性的同时,不能忽视传统数值预报的固有价值.同时,我们对人工智能在大气-海洋预报大模型未来发展中的挑战进行了深入分析.我们相信,大气-海洋天气预报的未来在于耦合人工智能与传统数值模式的混合模型,这种融合有可能为提升大气-海洋预报的准确性和可靠性开辟新的途径.最后,通过一个海浪预报实例展示了如何利用大型天气预报模型,以实现更加精准预测.