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| 利用计算机深度学习模型可以改进地震早期预警 | |
| 王晓晨 | |
| 2022-05-25 | |
| 所属快报 | 地球科学快报 |
| 出版年 | 2022 |
| 期 | 10 |
| 语种 | 中文 |
| 领域 | 地球科学 |
| 栏目 | 前沿研究动态 |
| 中文关键词 | 深度学习模型 ; 地震预警 |
| 英文关键词 | Deep learning model Earthquake warning |
| 中文摘要 | 2022年5月11日，《自然》（Nature）发表题为《弹性重力信号对地震增长的瞬时跟踪》（Instantaneous tracking of earthquake growth with elastogravity signals）的文章指出，通过使用计算机深度学习模型探测和捕捉特大地震产生的重力波，既可以实时预估强震，也可以提供海啸的早期预警。 |
| 原文题名 | Instantaneous tracking of earthquake growth with elastogravity signals |
| 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/348015 |
| 专题 | 地球科学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王晓晨. 利用计算机深度学习模型可以改进地震早期预警. 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 | ||
| 利用计算机深度学习模型可以改进地震早期预（15KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
| 利用计算机深度学习模型可以改进地震早期预（61KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
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