近日,科罗拉多州立大学联合劳伦斯利弗莫尔国家实验室的研究团队发布了一项开创性的研究《Assessing decadal variability of subseasonal forecasts of opportunity using explainable AI》。这项研究利用先进的可解释人工智能(XAI)技术,对次季节气候预测的年代际变化进行了深入探究。次季节时间尺度的气候预测介于常规天气预报
一年四季,每季3个月。其中,12月,1月,2月为冬季,3月,4月,5月为春季,6月,7月,8月为夏季,9月,10月,11月为秋季。本例子通过用户输入月份来判断季节,代码如下: /*** 判断用户输入月份的季节*/public class Example {public static void main(String[] args) {Scanner scan = new Scanner(Sys