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Enhancing interpretability and generalizability of deep learning-based emulator in three-dimensional lake hydrodynamics using Koopman operator and transfer learning: Demonstrated on the example of lake Zurich
使用库普曼算子和迁移学习增强三维湖泊流体动力学中基于深度学习的仿真器的可解释性和可推广性：以苏黎世湖为例进行演示
相关领域
可解释性 概化理论 学习迁移 操作员（生物学） 人工智能 深度学习 计算机科学 化学 数学 统计 生物化学 抑制因子 转录因子 基因
网址
https://doi.org/10.1016/j.watres.2023.120996
AI链接 nih.govdoi.org
DOI
10.1016/j.watres.2023.120996 doi
其它 期刊：Water Research
作者：Wenchong Tian; Zhiyu Zhang; Damien Bouffard; Hao Wu; Kunlun Xin; et al
出版日期：2023-12-10
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ALDRC 在 2025-01-22 15:53:54 发布自辽宁，悬赏 10 积分
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