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| 美科学家利用机器学习改进冰雹预测 | |
| 刘燕飞 | |
| 2019-09-15 | |
| 所属快报 | 地球科学快报 |
| 出版年 | 2019 |
| 期 | 18 |
| 语种 | 中文 |
| 领域 | 地球科学 |
| 栏目 | 大气科学 |
| 中文摘要 | 强风暴的形状是影响风暴是否产生冰雹以及冰雹大小和严重程度的重要因素，但是目前的冰雹预测技术通常无法将风暴的整个结构考虑在内。2019年8月19日，来自美国国家大气研究中心（NCAR）的科学家试验了一种新的机器学习技术，该技术可以通过图像处理来考虑风暴形状的影响并可能改善冰雹预测。相关研究成果发表于近日出版的Monthly Weather Review。 |
| 原文题名 | Interpretable Deep Learning for Spatial Analysis of Severe Hailstorms |
| 原文链接 | 查看原文 |
| 文献类型 | 快报文章 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.173/C666/handle/2XK7JSWQ/136546 |
| 专题 | 地球科学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘燕飞. 美科学家利用机器学习改进冰雹预测. 2019. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 美科学家利用机器学习改进冰雹预测.doc（13KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
| mwr-d-18-0316.1-f2.g（60KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
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