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  ResoNet: Robust and Explainable ENSO Forecasts with Hybrid Convolution and Transformer Networks

Lyu, P., Tang, T., Ling, F., Luo, J.-J., Boers, N., Ouyang, W., Bai, L. (in press): ResoNet: Robust and Explainable ENSO Forecasts with Hybrid Convolution and Transformer Networks. - Advances in Atmospheric Sciences.
https://doi.org/10.1007/s00376-024-3316-6

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_29933 Versions-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_29933_1
Genre: Zeitschriftenartikel

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Lyu_2024_2312.10429 (Preprint), 18MB
 
Datei-Permalink:
-
Name:
Lyu_2024_2312.10429
Beschreibung:
-
Sichtbarkeit:
Privat
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Lyu, Pumeng1, Autor
Tang, Tao1, Autor
Ling, Fenghua1, Autor
Luo, Jing-Jia1, Autor
Boers, Niklas2, Autor              
Ouyang, Wanli1, Autor
Bai, Lei1, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Potsdam Institute for Climate Impact Research, ou_persistent13              

Inhalt

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Details

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Sprache(n):
 Datum: 2024-05-24
 Publikationsstatus: Angenommen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/s00376-024-3316-6
MDB-ID: No data to archive
PIKDOMAIN: RD4 - Complexity Science
Organisational keyword: RD4 - Complexity Science
Organisational keyword: FutureLab - Artificial Intelligence in the Anthropocene
Model / method: Machine Learning
Research topic keyword: Climate impacts
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Atmospheric Sciences
Genre der Quelle: Zeitschrift, SCI, Scopus
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: CoNE: https://publications.pik-potsdam.de/cone/journals/resource/1861-9533
Publisher: Springer