机译:基于有监督和无监督统计学习的中国627个城市的城市饮用水供应模式识别
Tsinghua Univ, Sch Environm, Beijing, Peoples R China;
Tsinghua Univ, Sch Environm, Beijing, Peoples R China;
Univ Calif Berkeley, Coll Letters & Sci, Berkeley, CA 94720 USA;
Univ Calif Berkeley, Dept Ind Engn & Operat Res, Berkeley, CA 94720 USA;
Univ Calif Berkeley, Dept Ind Engn & Operat Res, Berkeley, CA 94720 USA;
Univ Calif Berkeley, Coll Letters & Sci, Berkeley, CA 94720 USA;
Tsinghua Univ, Sch Environm, Beijing, Peoples R China;
Tsinghua Univ, Sch Environm, Beijing, Peoples R China;
Tsinghua Univ, Sch Environm, Beijing, Peoples R China;
Urban water supply; Machine learning; China; Sustainability;
机译:基于小波的城乡景观格局与地形尺度和位置的相关性识别-以吉林市为例
机译:了解城市水生态系统退化的模式和机制:南京市秦淮河浮游植物群落结构和水质
机译:文本分析非结构化数据中隐藏模式的相关研究与分析,使用监督和无监督学习技术
机译:自动化的城市饮用水供应控制和失水识别系统
机译:用于降维,有监督和无监督机器学习的多组学数据集成的统计学习方法
机译:时空穗模式无监督和有监督分类的传导延迟学习模型
机译:基于蒙古达汗市饮用水分配网络的城市供水系统中基于传感器的泄漏检测
机译:阿尔伯克基饮用水供水井和压力计巢水质的空间格局和时间变化,对地下水流系统的影响