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Machine Learning-Aided Sea Ice Monitoring Using Feature Sequences Extracted from Spaceborne GNSS-Reflectometry Data

机译：机器学习辅助海冰监测使用从星载GNSS反射数据中提取的特征序列

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Yongchao Zhu; Tingye Tao; Kegen Yu; Xiaochuan Qu; Shuiping Li; Jens Wickert; Maximilian Semmling;
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年度 2020
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1. Machine learning-aided analyses of thousands of draft genomes reveal specific features of activated sludge processes [J] . Lin Ye, Ran Mei, Wen-Tso Liu, Microbiome . 2020,第1期

机译：机器学习 - 辅助分析数千种草案基因组揭示了活性污泥工艺的特定特征
2. Extracting features from protein sequences to improve deep extreme learning machine for protein fold recognition [J] . Ibrahim Wisam, Abadeh Mohammad Saniee Journal of Theoretical Biology . 2017,第期

机译：从蛋白质序列中提取特征，改善蛋白质折叠识别的深度极端学习机
3. DDBJ Data Analysis Challenge: a machine learning competition to predict Arabidopsis chromatin feature annotations from DNA sequences [J] . Genes & Genetic Systems . 2020,第1期

机译：DDBJ数据分析挑战：一种机器学习竞赛，以预测DNA序列的拟南芥染色质特征注释
4. A Supervised Machine Learning Approach using Different Feature Selection Techniques on Voice Datasets for Prediction of Parkinson’s Disease [C] . Satyabrata Aich, Hee-Cheol Kim, Kim younga, International Conference on Advanced Communications Technology . 2019

机译：在语音数据集上使用不同特征选择技术的监督式机器学习方法，用于预测帕金森氏病
5. Sea ice monitoring using spaceborne multi-polarization and polarimetric SAR imagery. [D] . Scheuchl, Bernd. 2006

机译：使用星载多极化和极化SAR图像进行海冰监测。
6. Machine learning-aided analyses of thousands of draft genomes reveal specific features of activated sludge processes [O] . Lin Ye, Ran Mei, Wen-Tso Liu, 2020

机译：机器学习辅助的数千个基因组草图分析揭示了活性污泥过程的特定特征
7. Using the Baltic Sea to advance algorithms to extract altimetry-derived sea-level data from complex coastal areas, featuring seasonal sea-ice [O] . Marcello Passaro, Felix L. Müller, Adili Abulaitijiang, 2020

机译：使用波罗的海推进算法，以从复杂的沿海地区提取高度偏移的海平数据，包括季节性海冰

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