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 |
个性服务 |
推荐该条目 |
保存到收藏夹 |
查看访问统计 |
导出为Endnote文件 |
谷歌学术 |
谷歌学术中相似的文章 |
[刘文浩]的文章 |
百度学术 |
百度学术中相似的文章 |
[刘文浩]的文章 |
必应学术 |
必应学术中相似的文章 |
[刘文浩]的文章 |
相关权益政策 |
暂无数据 |
收藏/分享 |
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。
修改评论