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<divcss="read2"><script>read2();</script> 而资源分配，则可以大大提高能源等各种资源的利用效率。
如果人工智能可以在这些领域大放异彩的话，人类未来的生活会发生很大的改变。
最后的一项，竞技游戏，则是相对最公平的一项，可以比较客观的反映出人工智能的计算能力。
确定了这些细则后，比赛的日期，也定在了一个月之后。
“徐教授，一个月的时间，会不会太短了一些？”
韩书斌知道，除了竞技游戏的领域之外，其他的两个领域，我们还尚未开始着手研究。
而ib与谷歌那边，技术已经相对成熟了。
“一个月的时间已经足够了，就定在这个时间吧。”
见徐佑是如此的信心十足，韩书斌也便不再多问。
其实即使把这个期限缩减到半个月，徐佑也是非常有信心，自己是可以完成这些工作的。
对于这场量子竞赛，徐佑已经迫不及待了。
“就先从天气预测的程序开始吧。”
虽说徐佑之前还没有正式对人工智能的天气预测领域进行研究。
但人工智能对天气的预测方法，徐佑还是非常了解的。
在天气预测上，人工智能主要使用的方法，包括智能网格预报，与模型分析技术。
智能网格预报，采用大数据分析技能，对大量天气数据进行全方位地挖掘与探析。
通过这样的智能网格体系，让人工智能可以精准的预测各种天气。
这样的天气预测方式，对于降水的预测即为准确，缺点就是预测的周期比较短，无法对数天之后的天气进行准确预测。
另一种天气预测方式，是模型分析技术。
模型分析技术同样会使用到各种大数据和人工智能，只是着重点在于，需要对一个复杂的气象系统建模。
这种天气预测方式，短期内或许没有第一种方式预测得准确，但在长期内，有着较高的预测准确率。
一个月内的天气，都可以较为精准的预测出来。
只是，因为计算量过于庞大，对于计算机的性能要求非常高。
甚至连很多超级计算机，都无法胜任如此庞大的计算量。
但这些，对于计算速度极强的算经量子计算机来说，并不算什么问题。
更何况，徐佑还有大脑仿真模拟这项技能，来帮助自己完成建模的工作。
仅仅三天的时间，徐佑就完成了所有编程建模的工作，并让算经学会了对天气的预测。
“我们算经的天气预测系统，同时学习了智能网格预报、模型分析技术等多项天气预测方法，可以通过自有的系统评分机制，对于天气进行准确的预测。在气象数据充足的情况下，算经可以近乎百分之百的预测24内的天气。甚至对一个月之内的天气，都可以将预测准确率提升到95以上。”
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