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| MIT专家利用机器学习推断出缺失的低频地震信号 | |
| 赵纪东 | |
| 2020-04-10 | |
| 所属快报 | 地球科学快报 |
| 出版年 | 2020 |
| 期 | 7 |
| 语种 | 中文 |
| 领域 | 地球科学 |
| 栏目 | 地震与火山学 |
| 中文摘要 | 2020年2月28日，美国麻省理工学院（MIT）发布新闻称，该校研究人员提出一种利用机器学习的新方法，可以人为合成隐藏在地震数据中的低频波，以便更精确地绘制地球内部结构图。 |
| 原文题名 | Machine learning picks out hidden vibrations from earthquake data |
| 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/229871 |
| 专题 | 地球科学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵纪东. MIT专家利用机器学习推断出缺失的低频地震信号. 2020. |
| 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 | ||
| MIT专家利用机器学习推断出缺失的低频地（14KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
| MIT专家利用机器学习推断出缺失的低频地（237KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
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