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Machine Learning Modeling for Spatial-Temporal Prediction of Geohazard
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Machine Learning Modeling for Spatial-Temporal Prediction of Geohazard
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Machine Learning Modeling for Spatial-Temporal Prediction of Geohazard
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Machine Learning Modeling for Spatial-Temporal Prediction of Geohazard
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Machine Learning Modeling for Spatial-Temporal Prediction of Geohazard
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Machine Learning Modeling for Spatial-Temporal Prediction of Geohazard
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Machine Learning Modeling for Spatial-Temporal Prediction of Geohazard
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
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Machine Learning Modeling for Spatial-Temporal Prediction of Geohazard
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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Machine Learning Modeling for Spatial-Temporal Prediction of Geohazard
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Machine Learning Modeling for Spatial-Temporal Prediction of Geohazard
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Machine Learning Modeling for Spatial-Temporal Prediction of Geohazard
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Machine Learning Modeling for Spatial-Temporal Prediction of Geohazard
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Geohazards, such as landslides, rock avalanches, debris flow, ground fissures, and ground subsidence, pose a significant threat to people's lives and property. Recently, machine learning (ML) has become the predominant approach in geohazard modeling, offering advantages such as an excellent generalization ability and accurately describing complex and nonlinear behaviors. However, the utilization of advanced algorithms in deep learning remains poorly understood in this field. Additionally, there are fundamental challenges associated with ML modeling, including input variable selection, uncertainty quantification, and hyperparameter tuning. This reprint presents original research exploring new advances and challenges in the application of ML in the spatial-temporal modeling of geohazards. The contributions cover the susceptibility analysis of glacier debris flow and landslides, the displacement prediction of reservoir landslides, slope stability prediction and classification, building resilience evaluation, and the prediction of rainfall-induced landslide warning signals.
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Machine Learning Modeling for Spatial-Temporal Prediction of Geohazard
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Machine Learning Modeling for Spatial-Temporal Prediction of Geohazard | Buch | Englisch | 2023 | MDPI AG | EAN 9783036597867 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
