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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,CAS
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Soil Moisture Retrieval Model for Remote Sensing Using Reflected Hyperspectral Information
期刊论文
Remote Sensing, 2019, 卷号: 11, 期号: 3, 页码: 17
作者:
J.Yuan
;
X.Wang
;
C.X.Yan
;
S.R.Wang
;
X.P.Ju
;
Y.Li
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提交时间:2020/08/24
hyperspectral remote sensing,soil moisture retrieval model,reflectance,semi-empirical model,Water,spectroscopy,prediction,spectra,Remote Sensing
Semi-Empirical Soil Organic Matter Retrieval Model With Spectral Reflectance
期刊论文
Ieee Access, 2019, 卷号: 7, 页码: 134164-134172
作者:
J.Yuan
;
C.H.Hu
;
C.X.Yan
;
Z.Z.Li
;
S.B.Chen
;
S.R.Wang
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提交时间:2020/08/24
Soil organic matter retrieval,reflectance,semi-empirical model,KM,machine learning-methods,moisture retrieval,calibration,prediction,carbon,interpolation,spectroscopy,texture,Computer Science,Engineering,Telecommunications
DSOD: DSO in Dynamic Environments
期刊论文
Ieee Access, 2019, 卷号: 7, 页码: 178300-178309
作者:
P.Ma
;
Y.Bai
;
J.N.Zhu
;
C.J.Wang
;
C.Peng
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提交时间:2020/08/24
DSO,dynamic environments,segmentation network,depth prediction,network,Computer Science,Engineering,Telecommunications
Experimental investigation on electrical discharge diamond grinding of RB-SiC ceramics
期刊论文
International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2018, 卷号: 94, 期号: 2019-05-08, 页码: 2751-2762
作者:
Rao, X. S.
;
Zhang, F. H.
;
Li, C.
;
Li, Y. J.
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提交时间:2019/09/17
Electrical discharge diamond grinding
RB-SiC ceramics
Surface quality
Material migration
bonded silicon-carbide
material removal rate
surface-roughness
spark
assistance
micro-edm
breakdown
optimization
prediction
electrodes
composite
Automation & Control Systems
Engineering
A CFCC-LSTM Model for Sea Surface Temperature Prediction
期刊论文
Ieee Geoscience and Remote Sensing Letters, 2018, 卷号: 15, 期号: 2, 页码: 207-211
作者:
Yang, Y. T.
;
Dong, J. Y.
;
Sun, X.
;
Lima, E.
;
Mu, Q. Q.
;
Wang, X. H.
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提交时间:2019/09/17
Long short term memory (LSTM)
sea surface temperature (SST)
spatiotemporal sequence prediction
ocean
Geochemistry & Geophysics
Engineering
Remote Sensing
Imaging Science
& Photographic Technology
Predicting tool wear with multi-sensor data using deep belief networks
期刊论文
International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2018, 卷号: 99, 期号: 2019-05-08, 页码: 1917-1926
作者:
Chen, Y. X.
;
Jin, Y.
;
Jiri, G.
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提交时间:2019/09/17
Tool wear prediction
Deep belief network
Support vector regression
Artificial neural network
neural-networks
diagnosis
state
model
optimization
prognostics
machinery
algorithm
filter
Automation & Control Systems
Engineering