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Tiefes neuronales Netzwerk zur Vorhersage der Meeresoberflächentemperatur: Referenzenvon@oceanography
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Tiefes neuronales Netzwerk zur Vorhersage der Meeresoberflächentemperatur: Referenzen

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In diesem Artikel verbessern Forscher die SST-Vorhersage, indem sie physikalisches Wissen aus historischen Beobachtungen auf numerische Modelle übertragen.
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Autoren:

(1) Yuxin Meng;

(2) Feng Gao;

(3) Eric Rigall;

(3) Der Vorsitzende;

(3) Johannes B.;

(6) Qian Du.

Linktabelle

VERWEISE

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Yuxin Meng erhielt 2010 ihren Bachelor of Engineering in Informatik und Technologie von der Anhui University of Science and Technology, Huainan, China. Derzeit promoviert sie am Vision Lab der Ocean University of China, Qingdao, China, unter der Leitung von Prof. Junyu Dong. Ihre Forschungsinteressen umfassen Bildverarbeitung und Computervision.


Feng Gao (Mitglied, IEEE) erhielt 2008 seinen Bachelor-Abschluss in Softwaretechnik von der Chongqing University, Chongqing, China, und 2015 seinen Doktortitel in Informatik und Technologie von der Beihang University, Peking, China. Derzeit ist er außerordentlicher Professor an der School of Information Science and Engineering der Ocean University of China. Seine Forschungsinteressen umfassen Fernerkundungsbildanalyse, Mustererkennung und maschinelles Lernen.


Eric Rigall erhielt 2018 seinen Ingenieurabschluss von der Graduate School of Engineering der Universität Nantes in Nantes, Frankreich. Derzeit promoviert er am Vision Laboratory der Ocean University of China in Qingdao, China, unter der Leitung von Prof. Junyu Dong. Seine Forschungsinteressen umfassen die auf RFID (Radio Frequency Identification) basierende Ortung, Signal- und Bildverarbeitung, maschinelles Lernen und Computer Vision.


Ran Dong erhielt 2014 ihren Bachelor-Abschluss in Mathematik und Statistik von der Donghua University in Shanghai, China, und 2020 ihren Ph.D.-Abschluss in Mathematik und Statistik von der University of Strathclyde, Großbritannien. Derzeit ist sie Dozentin an der School of Mathematical Science der Ocean University of China. Ihre Forschungsinteressen umfassen künstliche Intelligenz, Mathematik und Statistik.


Junyu Dong (Mitglied, IEEE) erhielt 1993 bzw. 1999 seinen B.Sc.- und M.Sc.-Abschluss vom Department of Applied Mathematics der Ocean University of China, Qingdao, China, und 2003 seinen Ph.D.-Abschluss in Bildverarbeitung vom Department of Computer Science der Heriot-Watt University, Edinburgh, Großbritannien. Er ist derzeit Professor und Dekan der School of Computer Science and Technology der Ocean University of China. Seine Forschungsinteressen umfassen visuelle Informationsanalyse und -verständnis, maschinelles Lernen und Unterwasser-Bildverarbeitung.


Qian Du (Fellow, IEEE) erhielt im Jahr 2000 ihren Doktortitel in Elektrotechnik von der University of Maryland at Baltimore, Baltimore, MD, USA. Derzeit ist sie Bobby Shackouls Professorin an der Fakultät für Elektro- und Computertechnik der Mississippi State University, Starkville, MS, USA. Ihre Forschungsinteressen umfassen hyperspektrale Fernerkundungsbildanalyse und -anwendungen sowie maschinelles Lernen. Dr. Du erhielt 2010 den Best Reviewer Award der IEEE Geoscience and Remote Sensing Society (GRSS). Sie war von 2009 bis 2013 Co-Vorsitzende des Data Fusion Technical Committee der IEEE GRSS, von 2010 bis 2014 Vorsitzende des Remote Sensing and Mapping Technical Committee der International Association for Pattern Recognition und Generalvorsitzende des vierten IEEE GRSS-Workshops zum Thema „Hyperspektrale Bild- und Signalverarbeitung: Evolution in der Fernerkundung“, der 2012 in Shanghai (China) stattfand. Sie war Associate Editor für PATTERN RECOGNITION und IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING. Von 2016 bis 2020 war sie Chefredakteurin des IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATION AND REMOTE SENSING. Sie ist derzeit Mitglied des IEEE Periodicals Review and Advisory Committee und des SPIE Publications Committee. Sie ist Fellow der SPIE-International Society for Optics and Photonics (SPIE).