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机译:采用新型集合机学习算法预测沟壑腐蚀敏感性映射
Alireza Arabameri; Subodh Chandra Pal; Romulus Costache; Asish Saha; Fatemeh Rezaie; Amir Seyed Danesh; Biswajeet Pradhan; Saro Lee; Nhat-Duc Hoang;
机译:评价不同促进集合机器学习模型和新型深度学习,促进头部沟壑腐蚀易感性的促进框架
机译:利用深层学习和基础机学习算法建模沟壑侵蚀易感性。
机译:使用硼鲁塔算法的沟壑侵蚀有效因素的重要性评估三种机器学习算法的空间建模与映射
机译:采用机器学习算法测绘和预测滑坡易感性的调节因子确定
机译:使用机器学习算法的城市高速公路实时碰撞预测
机译:基于机器学习的沟壑侵蚀敏感性图:以印度东部为例
机译:基于GIS的机器学习算法,伊朗半干旱地区沟壑腐蚀敏感性绘制
机译:基于机器学习算法的自适应集成工作量预测模型
机译:嵌入式系统中映射机器学习算法的有效资源利用和少复杂技术
机译:应用Monte Carlo和机器学习方法基于鲁棒凸优化的预测算法
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