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题名

An Effective Convolutional Neural Network for Visualized Understanding Transboundary Air Pollution Based on Himawari-8 Satellite Images

作者
通讯作者Lin,Fangzhou
发表日期
2022
DOI
发表期刊
ISSN
1558-0571
卷号19页码:1-5
关键词
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收录类别
SCI ; EI
学校署名
其他
EI入藏号
20215211402561
EI主题词
Acid rain ; Air pollution ; Convolution ; Deep learning ; Satellites
EI分类号
Air Pollution:451 ; Air Pollution Sources:451.1 ; Ergonomics and Human Factors Engineering:461.4 ; Satellites:655.2 ; Information Theory and Signal Processing:716.1
来源库
IEEE
全文链接https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9512552
引用统计
被引频次[WOS]:2
成果类型期刊论文
条目标识符http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/259930
专题工学院_计算机科学与工程系
作者单位
1.Graduate School of Information Sciences,Tohoku University,Sendai,980-8579,Japan
2.Department of Computer Science and Engineering,Southern University of Science and Technology,Shenzhen,518055,China
推荐引用方式
GB/T 7714
Lin,Fangzhou,Gao,Che Nyang,Yamada,Kazunori D.. An Effective Convolutional Neural Network for Visualized Understanding Transboundary Air Pollution Based on Himawari-8 Satellite Images[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2022,19:1-5.
APA
Lin,Fangzhou,Gao,Che Nyang,&Yamada,Kazunori D..(2022).An Effective Convolutional Neural Network for Visualized Understanding Transboundary Air Pollution Based on Himawari-8 Satellite Images.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,19,1-5.
MLA
Lin,Fangzhou,et al."An Effective Convolutional Neural Network for Visualized Understanding Transboundary Air Pollution Based on Himawari-8 Satellite Images".IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 19(2022):1-5.
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