


Terdapat banyak teknologi hitam untuk menyejukkan badan dan melegakan kemarau. Apakah misteri di sebalik peningkatan hujan buatan?
Baru-baru ini, suhu tinggi di Zhejiang telah menjadi topik hangat Bagi mengurangkan kesan buruk suhu tinggi dan kemarau yang berterusan, banyak tempat di Wilayah Zhejiang telah melakukan peningkatan taburan hujan buatan berskala besar, yang bukan sahaja membawa. sedikit kesejukan kepada musim panas yang panas, tetapi juga membantu mengurangkan kemarau Meteorologi dan menurunkan tahap bahaya kebakaran hutan telah memainkan peranan yang positif. Jadi, bagaimanakah penambahbaikan hujan buatan dilakukan? Apakah misteri disebaliknya?
Dijejaskan oleh cuaca cerah dan panas yang berterusan, Wilayah Zhejiang telah mengalami kemarau serius serantau Kebanyakan kawasan di utara Zhejiang telah mengalami kemarau meteorologi sederhana hingga teruk, dengan kemarau melampau tempatan. . Pada 17 Julai, menurut analisis keadaan awan dan air, kawasan utara Zhejiang, Zhejiang barat dan kawasan pantai mempunyai syarat tertentu untuk operasi peningkatan hujan Oleh itu, Jabatan Meteorologi Wilayah Zhejiang merampas keadaan cuaca yang menggalakkan dan dengan cepat menjalankan buatan berskala besar. operasi peningkatan hujan.
Di bawah kesan gabungan hujan semula jadi dan peningkatan hujan buatan, kesan kerpasan di banyak tempat di Wilayah Zhejiang adalah jelas. Dari jam 11:00 hingga 17:00 pada 17 Julai, purata hujan di Wilayah Zhejiang mencapai 2.6 mm, dan hujan berlaku di 11 bandar. Antaranya, Jiaxing mempunyai purata hujan paling tinggi, mencapai 12.9 mm. Pada 18 Julai, terdapat rancangan untuk operasi peningkatan hujan buatan di 40 tempat termasuk Hangzhou, Ningbo Fenghua, Shaoxing Keqiao, Huzhou dan Jinhua Lanxi.
Hujan buatan ≠Hujan buatan
Ramai orang hanya memahami hujan buatan sebagai "hujan buatan" Walaupun kedua-duanya adalah operasi pengubahsuaian cuaca buatan, sebenarnya terdapat perbezaan penting antara kedua-duanya. Peningkatan hujan buatan bukanlah tentang mencipta hujan daripada udara nipis, tetapi apabila menghadapi awan dengan keadaan kerpasannya sendiri, menggunakan cara saintifik dan teknologi untuk "merangsang" mereka, dengan itu mencapai kesan peningkatan hujan dan memanjangkan tempoh hujan.
Apakah syarat yang perlu dipatuhi untuk menjalankan peningkatan taburan hujan buatan?
Sesetengah netizen berkata: "Terima kasih kepada peningkatan taburan hujan buatan, 'Zhegong' telah kembali ke Zhejiang." suhu tinggi secepat mungkin. Ini kerana penambahbaikan hujan buatan adalah projek "sistem" dan tidak sewenang-wenangnya ia perlu memenuhi prasyarat berikut:
Jabatan Meteorologi: Peningkatan hujan buatan tidak boleh dilakukan di luar udara nipis. oleh jabatan meteorologi, suhu cerah dan panas yang berterusan, kemarau pertanian, pencemaran alam sekitar, dan bahaya kebakaran hutan yang tinggi diperlukan.
Keadaan semula jadi: Kadar peningkatan hujan bagi pengubahsuaian cuaca buatan adalah kira-kira 10% hingga 20%. Walau bagaimanapun, operasi peningkatan hujan buatan memerlukan keadaan cuaca yang sesuai untuk dijalankan. Tiada syarat untuk operasi peningkatan hujan buatan pada hari yang cerah atau dengan sedikit awan.
Keadaan tanah: Peningkatan hujan buatan hanya boleh dilakukan di bawah premis memastikan keselamatan mutlak, terutamanya operasi peningkatan hujan roket Ketinggian yang boleh dicapai oleh roket pada asasnya adalah 4000 meter hingga 8000 meter Kerjasama erat daripada jabatan pengurusan ruang udara diperlukan. Pusat bandar dengan kepadatan penduduk yang tinggi tidak mempunyai syarat untuk peningkatan hujan buatan.
Oleh itu, sama ada operasi peningkatan taburan hujan buatan atau operasi pengubahsuaian cuaca buatan lain, penyelarasan dan pelan operasi biasanya akan dibuat sekurang-kurangnya 3 hari lebih awal.
"Teknologi hitam" di sebalik peningkatan hujan buatan
Terdapat empat cara utama untuk meningkatkan hujan secara buatan: roket darat, relau asap, meriam gas dan pesawat udara. Antaranya, operasi roket dan operasi relau asap tanah pada masa ini merupakan kaedah peningkatan taburan hujan buatan yang paling biasa digunakan. Jadi apakah "teknologi hitam" lain di sebalik peningkatan hujan buatan?
Berbanding dengan proses operasi siluet tradisional, pelancar roket hari ini juga disambungkan ke Internet Internet of Things boleh mengukuhkan pengurusan keselamatan pautan utama seperti peralatan operasi dan peluru, dan boleh menemui dengan segera, mengingatkan dengan segera. , dan menangani masalah sedia ada Selepas pekerja memuat turun terminal, mereka boleh memantaunya pada telefon mudah alih mereka, yang sangat mudah.
Peranti pengunci keselamatan pelancar roket generasi baharu juga meningkatkan keselamatan operasi dengan mengoptimumkan struktur kata laluan digital dan proses pengesahan Melalui pautan pengenalan dua dalam satu kata laluan dan cap jari serta identiti berbilang orang pautan pengesahan, ia boleh memastikan Sekiranya kata laluan tunggal bocor, keadaan kunci keselamatan peralatan pengendalian masih boleh dijamin.
Keselamatan adalah talian hayat operasi peningkatan hujan buatan sama ada peningkatan hujan oleh pesawat atau roket, jabatan meteorologi juga perlu bekerjasama dengan penerbangan tentera dan awam, lapangan terbang dan jabatan lain untuk mematuhi sistem yang berkaitan seperti. sebagai pengurusan ruang udara.
Kesimpulan: Secara umumnya, adalah satu perkara yang baik untuk menggunakan sains dan teknologi moden untuk meningkatkan hujan secara buatan dalam menghadapi suhu tinggi. Kuantiti, skop dan keadaannya dikawal ketat oleh kakitangan meteorologi, dan bom yang semakin meningkat hujan dilancarkan pada asas yang munasabah dengan "setiap faedah dan tiada bahaya." Walau bagaimanapun, pengubahsuaian cuaca tiruan tidak boleh mengubah undang-undang sedia ada sistem cuaca dan trend cuaca seterusnya. Menurut ramalan jabatan kaji cuaca, selepas lega seketika daripada suhu tinggi, cuaca terik akan "kembali" sekitar 20 Julai.
Atas ialah kandungan terperinci Terdapat banyak teknologi hitam untuk menyejukkan badan dan melegakan kemarau. Apakah misteri di sebalik peningkatan hujan buatan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
