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25.0℃，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25.0℃，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，这种超详细的气象图，用不了太多，就可以让相关软件的预测准确率大幅度提高。
详细精确的数据对于机器学习而言，就好比是经验值一样，可以让它们迅速成长、成熟。
事实上，从图灵制造的第一台计算机，到冯诺依曼在曼哈顿计划中制造的结构成熟的“埃尼阿克”计算机，再到第一台个人电脑的问世，直至今天，关于人工智能的讨论就从来没有平息过。
几十年前人们就认为，电脑马上就要全面击败人脑了。但时至今日，在某些复杂智力领域，电脑依然无法和人脑匹敌。
毕竟人脑是从地球上第一个生命，经过几十亿年的进化演变发展出来的，而电脑的诞生连一百年都不到，毕
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