A flexible and efficient knowledge-guided machine learning data assimilation (KGML-DA) framework for agroecosystem prediction in the US Midwest

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标题	A flexible and efficient knowledge-guided machine learning data assimilation (KGML-DA) framework for agroecosystem prediction in the US Midwest 用于美国中西部农业生态系统预测的灵活高效的知识引导机器学习数据同化（KGML-DA）框架相关领域计算机科学初级生产集合卡尔曼滤波器数据同化背景（考古学）机器学习叶面积指数卡尔曼滤波器人工智能生态系统扩展卡尔曼滤波器生态学气象学古生物学物理生物
网址	https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113880
DOI	10.1016/j.rse.2023.113880 doi
其它	期刊：Remote Sensing of Environment 作者：Qi Yang; Licheng Liu; Junxiong Zhou; Rahul Ghosh; Bin Peng; et al 出版日期：2023-12-01
求助人	niantang 在 2025-01-02 11:54:39 发布自美国，悬赏 10 积分
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