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资源环境科技发展态势分析平台
Global S&T Development Trend Analysis Platform of Resources and Environment
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MIT科学家利用人工智能技术对地球的行星边界层进行成像
快报文章
地球科学快报,2024年第9期
作者:
刘文浩
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提交时间:2024/05/10
PBL
Deep learning
研究人员开发新方法识别全球表层土壤砷污染热点地区
快报文章
资源环境快报,2024年第1期
作者:
廖 琴
Microsoft Word(41Kb)
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浏览/下载:456/0
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提交时间:2024/01/15
Deep Learning
Arsenic Contamination
Topsoil
借助人工智能将有望实现对冰山的快速准确测绘
快报文章
地球科学快报,2023年第22期
作者:
王立伟
Microsoft Word(15Kb)
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提交时间:2023/11/24
AI
icebergs
satellite images
新工具有助于实现行星地图的快速绘制
快报文章
地球科学快报,2023年第2期
作者:
刘文浩
Microsoft Word(14Kb)
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提交时间:2023/01/27
Mapping Planetary
DeepLandforms
GRL:借助人工智能手段预测实验室地震中未来断层滑动
快报文章
地球科学快报,2022年第20期
作者:
王立伟
Microsoft Word(18Kb)
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提交时间:2022/10/24
Fault
Deep Learning
利用计算机深度学习模型可以改进地震早期预警
快报文章
地球科学快报,2022年第10期
作者:
王晓晨
Microsoft Word(15Kb)
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提交时间:2022/05/24
Deep learning model
Earthquake warning
利用先进的人工智能技术实现对自然环境的精确测绘
快报文章
地球科学快报,2022年第07期
作者:
王立伟
Microsoft Word(16Kb)
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提交时间:2022/04/08
New technique
model
natural environment
新研究基于多方法联合开展北极多年冻土区冰楔遗迹识别
快报文章
地球科学快报,2022年第05期
作者:
刘文浩
Microsoft Word(14Kb)
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提交时间:2022/03/09
Arctic
Permafrost
Satellites
Supercomputers
Deep Learning
基于深度学习的新方法可以识别毫米级别的慢地震
快报文章
地球科学快报,2021年第22期
作者:
刘文浩
Microsoft Word(15Kb)
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提交时间:2021/11/25
deep learning
Slow earthquakes
InSAR
人工智能工具有望显著提升北极海冰预测的精确度
快报文章
资源环境快报,2021年第17期
作者:
薛明媚
Microsoft Word(13Kb)
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提交时间:2021/09/20
Artificial Intelligence
Arctic Sea Ice
Deep Learning