2018-2023年中國硬磁材料元件行業供需趨勢及投資風險研究報告
硬磁材料元件行業研究報告主要分析了硬磁材料元件行業的國內外發展概況、行業的發展環境、市場分析（市場規模、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13萬次余震數據進行訓練。研究發現，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13萬次余震數據進行訓練。研究發現，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據集中包含的余震，多發生在距離震中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：“我們發現，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。”
用于訓練該模型的數據來自著名大地震，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。”
但米德承認，新AI模型無法將火山爆發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據進行訓練的，但未來的地震數據將為其提供更多信息。
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