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黑盒优化Benchmark——RABBO|黑盒优化数据集|机器学习数据集

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阿里云天池2025-01-04 更新2024-03-07 收录
黑盒优化
机器学习
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https://tianchi.aliyun.com/dataset/111953
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资源简介:
RABBO(Real-Application Black-Box Optimization benchmark)榜单提供具有实际应用背景的黑盒优化测试问题及评测方案,旨在帮助算法研发者打磨求解真实场景问题的黑盒优化算法,为算法使用者提供各类算法特点与适用场景分析以及使用参考。<br /> ● 黑盒优化问题,泛指目标函数难以从数学上解析表达,缺少可直接利用的梯度信息,仅可利用目标函数输入和对应输出函数值进行最优解搜索的优化问题<br /> ● RABBO提供了针对黑盒优化问题的数学建模和优化求解的思路,提供了黑盒优化接口规范代码、实际应用背景的测试问题、和效果评测的方案。帮助广大研发者快速学习和研发。<br /> ● RABBO榜单由达摩院决策智能实验室倾力维护,依托于阿里云天池平台的支持,将实行长期线上评测和定期揭榜。<br /> ● RABBO将持续拓展问题场景,为领域内研发团队提供一个“研发工具”和“竞技平台”,打造国内外最具活力的的黑盒优化Benchmark榜单。
提供机构:
阿里云天池
创建时间:
2021-10-14
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2024)

中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Data,以下简称 CMFD)是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素,时间分辨率为 3 小时,水平空间分辨率为 0.1°,时间长度为 74 年(1951~2024 年),覆盖了 70°E~140°E,15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据,并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品,其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展,其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本,而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集,但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外,在制作 CMFD 2.0 的过程中,研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息,显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时,CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年,并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同,但其有效数据扩展到了中国之外,能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用,CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量,包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外,CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术,转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中,从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7,但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变,故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致,仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新,以修正其长期趋势存在的问题。

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