論文の概要: Efficient Baseline for Quantitative Precipitation Forecasting in
Weather4cast 2023
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18806v1
- Date: Thu, 30 Nov 2023 18:51:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-01 15:10:47.369064
- Title: Efficient Baseline for Quantitative Precipitation Forecasting in
Weather4cast 2023
- Title(参考訳): weather4cast 2023における量的降水予測の効率的なベースライン
- Authors: Akshay Punjabi and Pablo Izquierdo Ayala
- Abstract要約: 計算資源の環境への影響を考慮しつつ,正確な降水予測の必要性に対処する。
本稿では,今後の天気予報イニシアチブのベースラインとして使用される最小限のU-Netアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.3053649021965603
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate precipitation forecasting is indispensable for informed
decision-making across various industries. However, the computational demands
of current models raise environmental concerns. We address the critical need
for accurate precipitation forecasting while considering the environmental
impact of computational resources and propose a minimalist U-Net architecture
to be used as a baseline for future weather forecasting initiatives.
- Abstract(参考訳): 各種産業における情報意思決定には正確な降水予測が不可欠である。
しかし、現在のモデルの計算要求は環境問題を引き起こす。
計算資源の環境影響を考慮しつつ、正確な降水予測の必要性に対処し、将来の気象予報イニシアチブのベースラインとなる最小主義的なu-netアーキテクチャを提案する。
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