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| 怀俄明州大学创建具有更好探测能力的地震系统模型 | |
| 王晓晨 | |
| 2021-10-25 | |
| 所属快报 | 地球科学快报 |
| 出版年 | 2021 |
| 期 | 20 |
| 语种 | 中文 |
| 领域 | 地球科学 |
| 栏目 | 前沿研究动态 |
| 中文关键词 | 机器学习模型；地震探测与定位 |
| 英文关键词 | Machine learning model Earthquake Detection and Location |
| 中文摘要 | 2021年10月5号，《国际地球物理》（Geophysical Journal International）杂志刊发文章《基于注意力的LSTM-FCN地震检测和定位模式》（Attention-Based LSTM-FCN for Earthquake Detection and Location）指出，来自怀俄明州大学的研究人员开发了一种机器学习模型，该模型在地理位置的估计精度方面更精确，将地震检测的准确率提高了14.5%。 |
| 原文题名 | Attention-Based LSTM-FCN for Earthquake Detection and Location |
| 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/340333 |
| 专题 | 地球科学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王晓晨. 怀俄明州大学创建具有更好探测能力的地震系统模型. 2021. |
| 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 | ||
| 怀俄明州大学创建具有更好探测能力的地震系（16KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
| 怀俄明州大学创建具有更好探测能力的地震系（19KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
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