RESEARCH
AI in Meteorology: 神經網絡如何輔助傳統動力學模型加速預報生成？
本文探討了物理資訊神經網絡 (PINNs) 在解決大氣邊界層湍流模擬中的應用。透過將納維-斯托克斯方程作為損失函數的一部分，AI 模型不僅能學習歷史數據，還能遵循物理定律，顯著降低了超算的運算負載。
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SKY-SCAN PRESS
ISSN 2709-155X
COMMENTARY
The Tipping Point: 氣候臨界點與全球反饋機制的不可逆影響
解析冰架融化與森林退化如何觸發多米諾骨牌效應。當系統跨越臨界點，即使停止溫室氣體排放，全球升溫趨勢也可能因永凍土融化釋放的甲烷而變得不可控。
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Smart Cities & Microclimate: 高層建築群如何改變局部風場與熱島效應
透過 Sky-Scan 的高解析度模擬，我們發現城市峽谷效應對通風廊道的影響。本研究為智慧城市規劃提供了基於氣象數據的建築佈局建議。
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