文献
J-GLOBAL ID:202202219689539052
整理番号:22A0838385
CMAQ-CNN:深層ニューラルネットワークを用いた化学輸送モデルのための後処理技術の新世代【JST・京大機械翻訳】
CMAQ-CNN: A new-generation of post-processing techniques for chemical transport models using deep neural networks
著者 (6件):
Sayeed Alqamah
(Department of Earth and Atmospheric Sciences, University of Houston, TX, 77004, USA)
,
Sayeed Alqamah
(Science and Technology Institute, Universities Space Research Association, Huntsville, AL, USA)
,
Eslami Ebrahim
(Department of Earth and Atmospheric Sciences, University of Houston, TX, 77004, USA)
,
Eslami Ebrahim
(Houston Advanced Research Center, The Woodlands, TX, 77381, USA)
,
Lops Yannic
(Department of Earth and Atmospheric Sciences, University of Houston, TX, 77004, USA)
,
Choi Yunsoo
(Department of Earth and Atmospheric Sciences, University of Houston, TX, 77004, USA)
資料名:
Atmospheric Environment
(Atmospheric Environment)
巻:
273
ページ:
Null
発行年:
2022年
JST資料番号:
C0382D
ISSN:
1352-2310
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
イギリス (GBR)
言語:
英語 (EN)