Global S&T Development Trend Analysis Platform of Resources and Environment
利用先进的人工智能技术实现对自然环境的精确测绘 | |
王立伟 | |
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 | 新技术 ; 建模 ; 自然环境 |
英文关键词 | New technique model natural environment |
中文摘要 | 2022年3月16日,《数学地球科学》(Mathematical Geosciences)杂志刊发文章《基于辅助信息的空间插值的贝叶斯深度学习》(Bayesian deep learning for spatial interpolation in the presence of auxiliary information)称,英国埃克塞特大学(University of Exeter)研究人员创建了一种新方法,可以更详细、准确地模拟地球的自然特征。与传统方法相比,这项新技术不仅可以识别复杂的地形特征,而且还能够生成高质量的环境地图。更重要的是,新系统还可能为促成有关自然环境内部关系的新发现铺平道路,这可能有助于解决21世纪一些更大的气候和环境问题。 |
原文题名 | Bayesian Deep Learning for Spatial Interpolation in the Presence of Auxiliary Information |
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/347854 |
专题 | 地球科学 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 王立伟. 利用先进的人工智能技术实现对自然环境的精确测绘. 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 | ||
利用先进的人工智能技术实现对自然环境的精(16KB) | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
利用先进的人工智能技术实现对自然环境的精(169KB) | 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 |
[王立伟]的文章 |
百度学术 |
百度学术中相似的文章 |
[王立伟]的文章 |
必应学术 |
必应学术中相似的文章 |
[王立伟]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