Global S&T Development Trend Analysis Platform of Resources and Environment
| 新模型可以将冰川建模速度提高1000倍 | |
| 刘文浩 | |
| 2022-04-10 | |
| 所属快报 | 地球科学快报 |
| 出版年 | 2022 |
| 期 | 07 |
| 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 ; 冰川建模 ; IGM |
| 英文关键词 | ML Glacier Model IGM |
| 中文摘要 | 2022年3月25日，美国哥伦比亚大学发布最新研究成果称，该校地球研究所研究人员开发出“指示冰川模型”（Instructed Glacier Model，IGM），用于模拟冰川动力学、物质平衡及其耦合，以预测冰川、冰原或冰盖的演变。该模型通过卷积神经网络（CNN）对冰川特征进行建模，模拟速度比早期的斯托克斯模型（Stokes）快1000倍，且准确率达到90%以上。 |
| 原文题名 | Machine Learning Techniques Can Speed Up Glacier Modeling By A Thousand Times |
| 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/347853 |
| 专题 | 地球科学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘文浩. 新模型可以将冰川建模速度提高1000倍. 2022. |
| 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 | ||
| 新模型可以将冰川建模速度提高1000倍.（16KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
| 新模型可以将冰川建模速度提高1000倍.（57KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
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