说到翻译，有多少人和我一样头疼呢?别说什么英语、日语、韩语、法语、西班牙语、意大利语……，我只有中文语言水平很OK的，更别提文档还分Word、pdf、ppt、excel格式，想想就更麻烦。　　但是，在5G互联网时代里没有麻烦事，今天借助翻译平台，实现文档翻译自由。学会这招，文档翻译 天天免费。　　1)上传文档：打开福昕翻译平台，选择【文档翻译】功能，将需要翻译的文件上传。　　　　2)开始翻译：文档上传后，确认翻译需求、翻译语言，无误后点击【开始翻译】　　3)阅读译文：翻译后点击【阅读】按钮，在文件刚才上传文档后右侧的【删除】按钮处，翻译后会变成阅读按钮，点击后就可以在线阅读文章了，可以选择双语阅读和操作下载文档。　　　　今天用的是一篇23页的pdf文档翻译，操作步骤简单，使用时跟着引导就可以了，翻译速度也很快，重要的是文档免费翻译，译文质量还不错，从此再也不怕文档翻译了，记得收藏官网网址，下次使用不迷路。

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苏黎世联邦理工学院 Simone Ulmer地球的数字孪生系统将以高分辨率对地球系统进行全面模拟，并作为例如指导适应气候变化措施的基础。信用：ESA我们星球的数字孪生子将在未来模拟地球系统。它旨在支持决策者采取适当措施，为极端事件做更好的准备。欧洲科学家和苏黎世联邦理工学院计算机科学家撰写的新战略文件显示了如何实现这一目标。为了在2050年之前实现气候中和，欧盟启动了两个雄心勃勃的计划：绿色交易和DigitalStrategy。作为其成功实施的关键组成部分，气候科学家和计算机科学家发起了“目的地地球”倡议，该倡议将于2021年中期开始，预计持续长达十年。在此期间，将创建一个高度精确的地球数字模型，即地球的数字孪生模型，以尽可能准确地绘制气候发展和极端事件的时空图。观测数据将被不断地整合到数字孪生中，以使数字地球模型更准确地用于监视演化并预测可能的未来轨迹。但是除了常规用于天气和气候模拟的观测数据外，研究人员还希望将有关人类活动的新数据整合到模型中。新的地球系统模型实际上将尽可能真实地表示地球表面上的所有过程，包括人类对水，食物和能源管理的影响以及物理地球系统中的过程。决策信息系统地球的数字孪生系统旨在成为一个信息系统，该系统可以开发和测试场景，这些场景可以显示出更多的可持续发展，从而更好地为政策提供信息。彼得·鲍尔（Peter Bauer）说：“例如，如果您打算在荷兰规划一个两米高的堤防，我可以浏览我的数字双胞胎中的数据，并检查堤防是否有可能仍能抵御2050年的预期极端事件。”是欧洲中距离天气预报中心（ECMWF）的研究副主任，也是目的地地球的共同发起人。数字孪生还将用于淡水和粮食供应或风电场和太阳能发电厂的战略规划。目的地地球背后的驱动力是ECMWF，欧洲航天局（ESA）和欧洲气象卫星开发组织（EUMETSAT）。鲍尔与其他科学家一起推动着地球数字孪生的气候科学和气象方面的发展，但他们也依靠苏黎世联邦理工学院和瑞士国家超级计算中心（CSCS）的计算机科学家的专业知识，即ETH教授Torsten Hoefler ，来自高性能计算系统研究所，以及CSCS主任Thomas Schulthess。为了在数字革命中迈出重要一步，鲍尔强调了将地球科学与计算机科学相结合的必要性。在最近的《自然计算科学》杂志上，来自地球和计算机科学领域的研究人员团队讨论了他们希望采用哪些具体措施来推进“地球系统科学的数字革命”，他们在其中看到了挑战以及可能的解决方案能够被找到的。天气和气候模型为基础在他们的论文中，研究人员回顾了自1940年代以来天气模型的稳定发展，这是一个悄悄发生的成功故事。可以说，气象学家开创了在世界上最大的计算机上对物理过程进行模拟的过程。作为物理学家和计算机科学家，CSCS的Schulthess坚信，当今的天气和气候模型非常适合为更多的科学学科确定如何有效使用超级计算机的全新方式。过去，天气和气候建模使用不同的方法来模拟地球系统。尽管气候模型代表了非常广泛的物理过程集，但它们通常会忽略小规模的过程，但是，这对于更精确的天气预报至关重要，而天气预报又将重点放在更少的过程上。数字孪生将把这两个领域融合在一起，并能够进行高分辨率模拟，描绘整个地球系统的复杂过程。但是，为了实现这一点，必须将仿真程序的代码适配于有望大大提高计算能力的新技术。利用当今可用的计算机和算法，很难以计划的一公里的极高分辨率执行高度复杂的仿真，因为数十年来，从计算机科学的角度来看，代码开发一直处于停滞状态。气候研究得益于能够通过新一代处理器获得更高性能而不必从根本上改变其程序的方法。每一代新处理器的这种免费性能提升大约在10年前就已停止。结果，当今的程序通常只能利用常规处理器（CPU）峰值性能的5％。为了实现必要的改进，作者强调了协同设计的需要，即同时进行并同时开发硬件和算法，正如CSCS在过去十年中成功展示的那样。他们建议特别注意通用数据结构，要计算的网格的优化空间离散化和时间步长的优化。科学家们还建议将用于解决科学问题的代码与在相应系统体系结构上最佳执行计算的代码分开。这种更灵活的程序结构将允许更快，更有效地切换到未来的体系结构。从人工智能中获利作者还看到了人工智能（AI）的巨大潜力。例如，它可用于数据同化或观察数据处理，模型中不确定物理过程的表示以及数据压缩。因此，AI可以加快仿真速度并从大量数据中筛选出最重要的信息。此外，研究人员认为，使用机器学习不仅可以使计算效率更高，而且可以帮助更准确地描述物理过程。科学家将他们的策略文件视为通往地球数字双胞胎的起点。在当今可用的计算机体系结构以及不久的将来预期的计算机体系结构中，基于图形处理单元（GPU）的超级计算机似乎是最有前途的选择。研究人员估计，要全面运行数字孪生系统，将需要一个带有约20,000个GPU的系统，消耗的功率估计为20MW。出于经济和生态方面的原因，这种计算机应在有足够CO 2中性发电量的位置操作。点击：查看更多其他分类文章查看更多生物学文章使用文章翻译功能 免责声明：福昕翻译只充当翻译功能，此文内容及相关信息仅为传递更多信息之目的，仅代表作者个人观点，与本网站无关，版权归原始网站所有。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等，请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。来源于：phys