地球天气和气候的数值模拟需要大量的计算。这导致替换替换具有在推理时间快速的近似机器学习（ml）方法的子程序来替换的子程序感兴趣。在天气和气候模型中，大气辐射转移（RT）计算特别昂贵。这使他们成为了基于神经网络的仿真器的流行目标。然而，由于缺乏缺乏全面的数据集和ML基准测试的标准化最佳实践，事先工作难以比较。为了填补这个差距，我们建立一个大型数据集，比加拿大地球系统模型为基础的大型数据集，高于\ emph {1000万个样本，未来的气候条件}。 Climart为ML社区带来了几种方法论挑战，例如多次分发试验集，底层域物理学和准确性和推广速度之间的权衡。我们还提出了几种新颖的基线，这些基线表示现有工作中使用的数据集和网络架构的缺点。下载说明，基准和代码可提供：https：//github.com/rolnicklab/climart
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通过更换繁琐的手动收集地面真理标签，聚合多个弱监管源（WS）可以缓解多种机器学习应用中的数据标记瓶颈。然而，当前的现有技术不使用任何标记的训练数据的方法需要两个单独的建模步骤：基于WS源的基于WS源的概率潜在变量模型 - 使得在实践中很少 - 之后是下游模型训练。重要的是，建模的第一步不考虑下游模型的性能。为了解决这些警告，我们提出了一种直接学习下游模型的端到端方法，通过将其与先前概率后海报的概率标签最大化来直接学习下游模型。我们的结果表明，在下游测试集的最终模型性能方面，以及改善弱势监督源之间的依赖性的鲁棒性方面，对先前的工作进行了改进的性能。
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我们提出Plingo，这是具有各种概率推理模式的ASP系统clingo的扩展。Plingo以Lp^mln为中心，Lp^mln是基于Markov Logic的权重方案的ASP的概率扩展。这种选择是由于可以将核心概率推理模式映射到优化问题的事实而动机，并且LP^mln可以用作与其他概率方法相关的中间地形式主义。结果，Plingo为Lp^mln，P-Log和Problog提供了三个替代前端。相应的输入语言和推理模式是通过Clingo的多拍和理论解决功能来实现的。pling脚的核心等于在现代ASP技术方面重新实现LP^mln，并以一种基于新方法以最佳顺序进行答案集枚举的近似技术扩展。我们通过将Plingo的性能与其他概率系统进行比较，从经验上评估。
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