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Eyring, Veronika (2019) Machine learning based cloud parametrizations and causal discovery for climate models. AGU Fall Meeting 2019, 2019-12-09 - 2019-12-13, San Francisco, USA.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/135159/ | ||||||||
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| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||
| Titel: | Machine learning based cloud parametrizations and causal discovery for climate models | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 2019 | ||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||
| In SCOPUS: | Nein | ||||||||
| In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | Machine learning, cloud parametrizations, causal discovery, climate models | ||||||||
| Veranstaltungstitel: | AGU Fall Meeting 2019 | ||||||||
| Veranstaltungsort: | San Francisco, USA | ||||||||
| Veranstaltungsart: | internationale Konferenz | ||||||||
| Veranstaltungsbeginn: | 9 Dezember 2019 | ||||||||
| Veranstaltungsende: | 13 Dezember 2019 | ||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||
| HGF - Programm: | Raumfahrt | ||||||||
| HGF - Programmthema: | Erdbeobachtung | ||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt | ||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | R EO - Erdbeobachtung | ||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - Atmosphären- und Klimaforschung | ||||||||
| Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Physik der Atmosphäre > Erdsystemmodell -Evaluation und -Analyse | ||||||||
| Hinterlegt von: | Langer, Michaela | ||||||||
| Hinterlegt am: | 04 Jun 2020 13:32 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 18 Jun 2024 13:10 |
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