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2021年12月以降、Huawei & Honor携帯電話はビエンチャンデスクトップウィジェット機能を開始しました。多くの便利な機能、視覚的に最適化されたデスクトップ コントロールなどが多くのユーザーのモバイル デスクトップに追加され、今年 8 月までに 2 つの主要販売プラットフォームはスポーツや健康データ、気象データ、音楽データ、システム データなども公開しました。 、ユーザーはモバイル デスクトップを使用できるようになります。インタラクティブな操作はより便利で、より速く、より興味深いものになり、ユーザーは DIY して独自のパーソナライズされたデスクトップを作成できます。ウィジェット追加後のモバイルデスクトップ 最近、多くの Huawei 携帯電話ユーザーが、Huawei および Honor 携帯電話にデスクトップ ウィジェットを追加する方法がよくわからないと報告し、プロセスが複雑すぎて面倒だと不満を述べています。誰もがこの問題を解決できるよう、Qian Shuxian は詳細な操作プロセスを準備しました。

人気のバックエンド プログラミング言語として、PHP は Web 開発の分野で広く普及しています。天気予報機能は Web アプリケーションの一般的なシナリオであり、PHP ベースの天気予報機能の実装は比較的シンプルで理解しやすいです。この記事ではPHPを使って天気予報機能を実装する方法を紹介します。 1. 気象データ取得API 天気予報機能を実装するには、まず気象データを取得する必要があります。サードパーティの気象 API を使用して、リアルタイムの正確な気象データを取得できます。現在、中国の主流の天気 API プロバイダーには、無料の「Xinzhiwei」と

JavaWebSocketを使用してリアルタイム天気予報機能を実装するにはどうすればよいですか?インターネットとモバイルデバイスの普及に伴い、リアルタイムの天気予報機能は多くのアプリケーションにとって不可欠な機能の 1 つになりました。 JavaWebSocket テクノロジーを使用すると、リアルタイム通信を便利かつ迅速に実現し、ユーザーに最新の天気予報情報を提供できます。この記事では、JavaWebSocket を使用してリアルタイム天気予報機能を実装する方法と、具体的なコード例を紹介します。環境の準備 開始する前に、以下のものがインストールされていることを確認する必要があります。

IT Houseは11月3日、Google ResearchとDeepMindが協力して、以前のMetNetとMetNet-2をベースにした最新の気象モデルMetNet-3を開発したと報告した。降水量、表面温度、風速、風向、体感温度など。 IT House は、Google がモバイル プラットフォーム上の「Google モバイル ソフトウェア」天気予報に MetNet-3 モデルが実装されていると言及したことを発見しました。 MetNet-3 モデルは、空間分解能 1 ~ 4 キロメートル、解析間隔 2 分で「スムーズかつ高精度」な予測を実現することができ、従来の物理天気予報モデルを上回る予測能力が実験により証明されています。

デスクトップに天気予報機能が追加されますが、デスクトップの天気予報を復元するにはどうすればよいですか?ユーザーは、デスクトップで [ウィンドウ ツール] をクリックし、次に [天気] をクリックして、天気コンポーネントを選択する必要があります。このデスクトップ天気予報回復方法の紹介では、具体的な操作方法を説明します。デスクトップの天気予報を復元するにはどうすればよいですか? 回答: デスクトップ ウィジェットで天気を選択し、デスクトップに追加します。具体的な方法: iOS の方法: 1. Apple 画面を長押しし、左上の + 記号をクリックします。 2. 天気を検索し、アプリを開きます。 3. 次に、天気コンポーネントのスタイルを選択し、「ウィジェットの追加」をクリックします。 4. 次に、右上の「完了」をクリックします。 Android の方法: 1. 画面を長押しし、ウィジェットをクリックします。 2. 空をクリックします

Python と Baidu Map API を使用して都市の天気予報情報を取得するにはどうすればよいですか?はじめに: 天気予報は私たちの日常生活において重要な指針の役割を果たしています。この記事では、Python プログラミング言語と Baidu Map API を使用して都市の天気予報情報を取得し、気象状況を正確に把握する方法を紹介します。まず、Baidu 開発者アカウントを登録し、アプリケーションを作成する必要があります。アプリケーションの作成後、Baidu は、Baidu Map API を使用した権限認証用の APIKey のペアを提供します。キャッチ

11 月 3 日のニュースによると、Google Research と DeepMind は共同で最新の気象モデル MetNet-3 を開発しました。このモデルは以前の MetNet と MetNet-2 に基づいており、24 時間前に地球規模の気象状況を高解像度で予測できます。 、降水量、表面温度、風速、風向、体感温度など。このサイトでは、Google がモバイル プラットフォーム上の「Google モバイル ソフトウェア」天気予報に MetNet-3 モデルが実装されていると言及していることを発見しました。 MetNet-3 モデルは、1 ~ 4 キロメートルの空間分解能と 2 分の分析間隔で「スムーズで高精度」の予測を作成できます。実験により、MetNet-3 の予測能力が従来の物理天気予報モデルを上回ることが証明されました。

編集者 | ScienceAI の大規模モデルの時代において、純粋にデータ駆動型の気象および気候モデルの効果は、数値モデルに徐々に追いつき、さらには追いつきつつあります。しかし、既存の大規模気象・気候モデルには依然としていくつかの問題があります。たとえば、モデルの物理的一貫性が十分に高くないため、複雑な天気や降水量などの気象現象を予測する能力が制限されます。また、発散風の予測効果も満足できるものではありません。これらの問題については、モデルの予測精度と信頼性を向上させるために、さらなる研究と改善が必要です。現在、物理学、大気力学、深層学習モデルを組み合わせることがボトルネック問題を解決する重要な方法となっています。最近、中国科学院大気物理研究所の研究者黄剛氏のチームは、地球システム数値シミュレーション施設(Huan)のデータと計算能力サポートに基づいて、次の観点から物理変数間の結合関係を分析しました。
