2018-2023年中國硬磁材料元件行業(yè)供需趨勢及投資風險研究報告
硬磁材料元件行業(yè)研究報告主要分析了硬磁材料元件行業(yè)的國內外發(fā)展概況、行業(yè)的發(fā)展環(huán)境、市場分析（市場規(guī)模、市場結構、市場特點等）、生產分析（生產總量、供需平衡等）、競爭分析（行業(yè)集中...
該模型使用近幾十年里經歷的199次大地震以及隨后的13萬次余震數(shù)據進行訓練。研究發(fā)現(xiàn)，該模型比目前用于預測余震的方法更加準確。
8月30日消息，據VentureBeat報道，谷歌旗下人工智能(AI)部門和哈佛大學的研究人員已經建立了新的AI模型，可以預測大地震一年后發(fā)生余震的位置。該模型使用近幾十年里經歷的199次大地震以及隨后的13萬次余震數(shù)據進行訓練。研究發(fā)現(xiàn)，該模型比目前用于預測余震的方法更加準確。
用于訓練這個神經網絡的數(shù)據集中包含的余震，多發(fā)生在距離震中50公里的垂直范圍和100公里的水平范圍內。哈佛大學地球和行星科學系的菲比·德威利斯(Phoebe DeVries)稱：“我們發(fā)現(xiàn)，經過訓練后改變應力，這個神經網絡可以更準確地預測余震的位置?！?/p>
用于訓練該模型的數(shù)據來自著名大地震，比如2004年蘇門答臘島地震、2011年日本地震、1989年舊金山灣區(qū)洛瑪普雷塔地震以及1994年洛杉磯附近的北嶺地震。這項研究由德威利斯和谷歌機器學習研究人員馬丁·沃騰伯格(Martin Wattenberg)和費爾南達·維埃加斯(Fernanda Viegas)以及谷歌AI招聘負責人布倫丹·米德(Brendan Meade)共同撰寫。
這項研究沒有真正的地震學家參與，盡管德威利斯和米德認為他們自己是計算地球科學家。AI模型的經驗教訓將被用來探索一個更大的問題：是什么引發(fā)了地震?米德表示：”雖然大部分神經網絡都難以對結果作出解釋，這有時也被稱為‘黑盒’，但結果證明，我們的結果是可以解釋的。我們可以觀察這個網絡產生了什么，并真正理解它，它實際上給我們指出了許多可能不同的物理理論，包括關于地震觸發(fā)的原因，所以它把我們引向了全新的方向，這對我們來說是令人興奮的?！?/p>
但米德承認，新AI模型無法將火山爆發(fā)等其他重大自然災害所造成的地震考慮在內。雖然該模型是利用過去幾年中主要大地震的歷史數(shù)據進行訓練的，但未來的地震數(shù)據將為其提供更多信息。
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