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  Reconstructing Historical Climate Fields With Deep Learning

Bochow, N., Poltronieri, A., Rypdal, M., Boers, N. (in press): Reconstructing Historical Climate Fields With Deep Learning. - Science Advances.
https://doi.org/10.1126/sciadv.adp0558

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_32008 Versions-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_32008_1
Genre: Zeitschriftenartikel

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Bochow_2025_2311.18348v1.pdf (Preprint), 18MB
 
Datei-Permalink:
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Bochow_2025_2311.18348v1.pdf
Beschreibung:
-
Sichtbarkeit:
Privat
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
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Lizenz:
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Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://zenodo.org/records/10512175 (Ergänzendes Material)
Beschreibung:
-
externe Referenz:
https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.18348 (Preprint)
Beschreibung:
-

Urheber

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 Urheber:
Bochow, Nils1, Autor              
Poltronieri, Anna2, Autor
Rypdal, Martin2, Autor
Boers, Niklas1, Autor              
Affiliations:
1Potsdam Institute for Climate Impact Research, ou_persistent13              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - Englisch
 Datum: 2025-03-10
 Publikationsstatus: Angenommen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1126/sciadv.adp0558
MDB-ID: No MDB - stored outside PIK (see locators/paper)
PIKDOMAIN: RD4 - Complexity Science
Organisational keyword: RD4 - Complexity Science
OATYPE: Gold Open Access
 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: Science Advances
Genre der Quelle: Zeitschrift, SCI, Scopus, p3, oa
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: CoNE: https://publications.pik-potsdam.de/cone/journals/resource/161027
Publisher: American Association for the Advancement of Science (AAAS)