我们预测,深度学习的潜力将通过以下途径实现:1) 汇总公开可用的空间和时间数据,探索它们与水质变量的关系以进行时空预测;2) 引入新工具和新视角来发现隐藏的模式、过程和关系;3) 预测未来和极端事件下的水质状况,探索在快速变化的世界中缓解水质损害的选项。未来,深度学习不仅在水质预测的实用方面具有重要价值,还将推...
我们预测,深度学习的潜力将通过以下途径实现:1) 汇总公开可用的空间和时间数据,探索它们与水质变量的关系以进行时空预测;2) 引入新工具和新视角来发现隐藏的模式、过程和关系;3) 预测未来和极端事件下的水质状况,探索在快速变化的世界中缓解水质损害的选项。未来,深度学习不仅在水质预测的实用方面具有重要价值,还将推...
深度学习技术在水质预测方面展现出了巨大潜力,并在快速发展进步。我们预测,深度学习的潜力将通过以下途径实现:1) 汇总公开可用的空间和时间数据,探索它们与水质变量的关系以进行时空预测;2) 引入新工具和新视角来发现隐藏的模式、过程和关系;...