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楼秉诚看上去二十七八岁,长着一张国字脸,浓眉大眼相貌敦厚,鼻梁上架着一副窄边眼镜。

“你好,林先生。”他微笑着和林寒握手。

“你好,楼博士。”

两人落座,楼秉诚便说道:“在此之前,董磊已经和我说过一些你和你公司的事情。他说他很佩服你,认为你的气象计划一定可以做好。”

他停顿了一下:“我的主要研究方向,是机器学习和大数据,和气象服务的计算机应用确实十分契合,而且也独立写过一些相关东西……”

机器学习是一门多领域交叉学科,专门研究计算机如何模拟人类的“学习”这一高度智能行为。

机器学习属于现代人工智能领域的最核心内容,前不久火遍全世界的“阿法狗”,就是以它为基本原理的。

“不过据我所知,华夏国内的气象服务发展十分滞后,并没有取得什么像样的成就。万象在这方面,有什么独特的优势吗?”

林寒早有准备:“我们的优势主要有三点。”

“首先我们有省气象局的支持,包括一部分技术,以及全部的气象监测数据。”

楼秉诚迟疑了一下:“恕我直言,一般的气象监测数据,并不是十分重要的。比如世界气象组织,就免费开放一部分全球天气数据。”

林寒笑道:“在各地省内,气象局的数据还是十分详细的。况且我们还有第二个优势,就是我们可以通过某额外渠道,获得十分详尽的气象监测数据。”

楼秉诚一怔:“额外的渠道?有多详细?”

林寒斟酌着说:“具体是什么渠道,我不便透露。不过在汉东省内,我们可以获得比乡镇行政区划图更加详尽的气象图。”

楼秉诚大为震动:“这么详细!”

林寒补充道:“当然,在短期内比如一个季度之内,我们最多只能获得几十幅这样详细的气象图,用来作为超精确气象数据,提高预测准确率。”

这样详细的气象图,当然只能由他借助软件,在省气象局提供的气象图上面进一步细化了。

比如说,青林县气象监测站给出的当地气温是

.

℃,同时在他的中级气象权限感知中,某些区域的气温和青林县气象监测站的气温一毛一样。

那么他就可以将这些区域的气温,同步标为

.

℃,操作过程类似画图软件中的“填涂”。

如此一来,就相当于额外多了成千上万个气象监测站,数据的详细度必然大大提升。

甚至如果他愿意,气象图就是详细到每平方米、每平方尺的范围,也未尝不可。

但这个过程需要林寒本人亲自完成,每一幅气象图,就意味着需要成千上万次的填涂,一次

的话,中途完全不打小差,一幅图也需要至少一两个小时的时间。

考虑到各种原因,一天能出两幅这种超详细的气象图就算非常不错了。

短期内提供一些还行,倘若是长期稳定供应,就算林寒身体是铁打的,也早晚得被掏空。

但他心里清楚,这种超详细的气象图,用不了太多,就可以让相关软件的预测准确率大幅度提高。

详细精确的数据对于机器学习而言,就好比是经验值一样,可以让它们迅速成长、成熟。

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