...
机译:使用LiDAR和机器学习优化嵌入式传感器网络设计以进行集水规模雪深估算
Univ Calif Berkeley, Dept Civil & Environm Engn, Berkeley, CA 94720 USA;
Univ Calif Berkeley, Dept Civil & Environm Engn, Berkeley, CA 94720 USA;
Univ Calif Berkeley, Dept Civil & Environm Engn, Berkeley, CA 94720 USA;
Univ Zurich, Dept Geog, Zurich, Switzerland;
Univ Calif Berkeley, Dept Civil & Environm Engn, Berkeley, CA 94720 USA|Univ Calif, Sierra Nevada Res Inst, Merced, CA USA;
LiDAR; snow-depth observatory; machine learning; wireless-sensor network;
机译:基于粒子群优化优化的极端学习机的异构无线传感器网络数据融合算法
机译:基于机械学习的嵌入式弹磁传感器对预应力混凝土桥梁的拉力估算的现场适用性
机译:具有乌鸦粒子优化方法的混合模糊加权质心和极端学习机,用于解决无线传感器网络中的定位问题
机译:使用嵌入式EM传感器的基于机器学习的PSC大梁拉伸力估计
机译:分布式优化及其在传感器网络和机器学习中的应用。
机译:基于机器学习的基于流的多通道无线传感器网络的信道质量和稳定性估计
机译:使用LiDAR和机器学习优化嵌入式传感器网络设计以进行集水规模雪深估算