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Eyring, Veronika (2023) Machine learning for improved understanding and projections of climate change. Machine Learning for Science: Mathematics at the Interface of Data-driven and Mechanistic Modelling, 2023-06-15, Oberwolfach, Deutschland.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/196002/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||
| Titel: | Machine learning for improved understanding and projections of climate change | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 2023 | ||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||
| In SCOPUS: | Nein | ||||||||
| In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | machine learning, mechanistic modelling | ||||||||
| Veranstaltungstitel: | Machine Learning for Science: Mathematics at the Interface of Data-driven and Mechanistic Modelling | ||||||||
| Veranstaltungsort: | Oberwolfach, Deutschland | ||||||||
| Veranstaltungsart: | Workshop | ||||||||
| Veranstaltungsdatum: | 15 Juni 2023 | ||||||||
| 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: | Stockinger, Pascal | ||||||||
| Hinterlegt am: | 13 Jul 2023 16:08 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 24 Apr 2024 20:56 |
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