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这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件,还可以用来评估预报结果的不确定性。 ensemble_noise_perlin_scale 否 Double 集合预报的Perlin加噪scale。取值范围:(0, 0.5)。
单击“识别”,再单击“确定”。 图4 配置指令 按照表2进行变量配置。
通过自动化的脚本或手动审核,识别并移除这些低质量的数据,以确保模型学习的质量。 过滤不适当内容 :大模型的训练数据可能包含不适当或有害的内容。使用自然语言处理工具和规则集来检测并过滤掉这些内容,以确保训练数据的安全性和道德性。