Публикации по теме 'weather'


Команда MozzieNet IOT Datathon Dengue Prediction Challenge
Члены команды: Сунь Итао, Кейтлин Нг, Кристофер Го, Деннис Тан, Тох Вей Ян Вступление Прогнозирование лихорадки денге является полезным инструментом для целенаправленной борьбы с переносчиками инфекции, направленной на минимизацию экономических затрат и затрат на здравоохранение, а использование климатических и других соответствующих данных продемонстрировало свою эффективность в прогнозировании заболеваемости и вспышек денге. Эта статья направлена ​​на применение различных моделей..
Как создать оболочку NodeJS для API погоды
Если вы щелкнули по этой статье, вероятно, вы захотите интегрировать API погоды в свое приложение. Возможно, это требование, и ваше приложение сильно ориентировано на данные о погоде, а может быть, просто на улучшение. Идея в том, что вам нужно получить информацию о погоде и что-то с ней сделать. Большинство API-интерфейсов используют вызовы REST, GET и POST для связи с клиентами и отправки необходимых данных. Часто вам нужно создать длинный URL-адрес для запроса GET или сложное тело..
1 неделя «Погода».
Тема : Прогноз температуры погоды. Члены команды : Ахмет Нас, Яхья Гюнер, М. Али Каракурт. Прогноз погоды по-прежнему является рабочей областью сегодня. В прошлом был достигнут определенный прогресс, но уровень ошибок не был снижен до желаемого уровня. О нашем исследовании Мы уже провели некоторые исследования, и у нас есть пара статей на эту тему. Среди них исследования Стэнфордского университета , Амазон и Майкрософт . Мы дали понять, что линейная модель, такая как..
Объяснение руководства по простому приложению погоды
Это приложение создано всего в 3 файлах: html, css и javascript. Оформить заказ на это приложение на https://jelonmusk.github.io/weather_app/ 1. Структура проекта Создайте папку с названием вашего проекта, произнесите «Weather_App». Создайте 3 файла в папке Weather_App, т.е. .html, .css, .js . Здесь это index.html, index.css, index.js. p.s. osloRespData.json - это фиктивная папка, предназначенная для пояснения, о которой мы поговорим позже в этой статье...
Отслеживание ураганов с помощью искусственного интеллекта
Автор: Эрик Гундерсен НАСА и Development Seed отслеживают ураган Флоренс с помощью методов машинного обучения , что дает результаты в шесть раз быстрее, чем существующие возможности. Их подход на основе нейронных сетей вычисляет силу урагана и скорость ветра, отслеживая изображения в реальном времени, полученные с метеорологических спутников. Это позволяет НАСА делать оценки ежечасно, что значительно ускоряет обычный шестичасовой цикл. Основным фактором для оценки..
Какое отношение машинное обучение имеет к погоде?
В этом посте мы рассмотрим, как создать прогноз погоды с улучшенным машинным обучением. Но сначала, что мы подразумеваем под этим, и почему вы вообще хотите совмещать машинное обучение с прогнозированием погоды? Обычно, когда мы думаем о прогнозах погоды, мы имеем в виду прогнозы, публикуемые крупными метеорологическими агентствами, поддерживаемыми государством, такими как NOAA , ECMWF и UK Met Office . Эти организации разрабатывают и запускают огромные компьютерные модели земной..
Как сделать самую привлекательную профессию 21 века, науку о данных, еще привлекательнее?
Как сделать самую привлекательную профессию 21 века, науку о данных, еще привлекательнее? Науку о данных называют самой сексуальной профессией 21 века . Но три фактора значительно портят его сексуальную привлекательность: Проблема с доступом к данным Распространенная мантра в кругах по науке о данных: «Я мог бы сделать этот проект, но не мог получить доступ к данным». Данные хранятся в различных форматах, скрытых за сложными API, в малоизвестных базах данных с различными..