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| NASA基于机器学习开发云检测的新方法 | |
| 刘燕飞 | |
| 2020-06-25 | |
| 所属快报 | 地球科学快报 |
| 出版年 | 2020 |
| 期 | 12 |
| 语种 | 中文 |
| 领域 | 地球科学 |
| 栏目 | 大气科学 |
| 中文关键词 | NASA ; 机器学习 ; 云检测 ; 方法 |
| 英文关键词 | NASA Machine learning Cloud detection methods |
| 中文摘要 | 2020年5月11日，欧洲地球科学联盟（EGU）网站刊登的亮点文章介绍了来自美国国家航空航天局（NASA）戈达德太空飞行中心（Goddard Space Flight Center）、马里兰大学等机构的一项最新研究，研究人员开发了一种基于机器学习的用于云掩模和相位检测的方法，其总体性能优于传统方法。 |
| 原文题名 | A Machine-Learning-Based Cloud Detection And Thermodynamic-Phase Classification Algorithm Using Passive Spectral Observations |
| 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/277207 |
| 专题 | 地球科学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘燕飞. NASA基于机器学习开发云检测的新方法. 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 | ||
| NASA基于机器学习开发云检测的新方法.（13KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
| NASA基于机器学习开发云检测的新方法.（42KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
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