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耿冰; 孙义博; 曾巧林; 商豪律; 刘霄宇; 单菁菁;
中国社会科学院生态文明研究所 北京100710;
中国环境科学研究院生态研究所 北京100021;
重庆邮电大学计算机科学与技术学院 重庆400065;
中国科学院空天信息研究院数字地球重点实验室 北京100094;
中国信息通信研究院 北京100191;
大气细颗粒物浓度估算; 深度学习; 卫星遥感; 光学气溶胶厚度;
机译:考虑时空相关的基于深度学习的PM2.5预测:以中国北京为例
机译:基于时空的情绪分析,用于使用深度学习方法对风险评估的推文
机译:六种机器学习方法的比较估算PM2.5浓度的HIMAWARI-8气雾光学深度
机译:2000-2016年中国PM2.5浓度的时空连续估计:一种基于卫星,化学传输模型和地面观测输入的机器学习方法
机译:具有时空特征的实时短期交通速度预测的深度学习方法
机译:一种新的混合时空模型用于使用高分辨率气溶胶光学深度数据估算美国东北部每天的多年PM2.5浓度
机译:深度学习方法的PM2.5污染的短期预测
机译:使用高分辨率卫星数据估算美国东南部pm2.5浓度的10年时空趋势。
机译:-基于频率的混合深度学习方法设备和计算机可读介质,以及基于频率的混合深度学习方法的电缆驱动并联机器人的驱动控制
机译:基于深度学习的深度传统神经网络学习方法
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