第69部分(第2/4 页)
这里的人口密度,虽然比不上华夏的北上广等超级都市。但依然是车水马龙,人来人往。
相应地,这里的房价也是世界一流,动辄数百万澳元,远不像达尔文的房子那么便宜……
来到堪培拉之后,通过董磊给他的联系方式,林寒很快就和楼秉诚博士取得了联系,约在澳大利亚国立大学附近的一家西餐厅见面。
澳大利亚国立大学,是一所享誉全球的顶尖研究型大学,澳洲八大名校之首,南半球唯一位列全球20强的大学,被誉为南半球第一学府,担任澳大利亚联邦智库,与联邦政府紧密相连。
澳大利亚国立大学在颁授学位之时,会给学位获得者一根“学术权杖”,和英国牛津大学的“牛津权杖”同出一脉。
其与太平洋地区多所高校共同组成著名的十校集团,现任校长为诺贝尔奖获得者,德高望重。
同时它也是华夏大学频繁交流合作的澳洲学府,许多华夏著名的学者,都曾到此进行过访问。
楼秉诚是目前在澳大利亚国立大学进行学术访问的,地位最高的年轻学者,也是清华叉院在外界最知名的学霸之一。
他的导师姚其智,则是华夏最权威的计算机科学家,以及在世的全球最著名的计算机科学家之一,在不久前和著名物理学家杨震宁一同放弃美国国籍,重回祖国。
第162章 晴雨模拟器
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25。0c,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25。0c,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1s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
本章未完,点击下一页继续。