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2Recurrent Neural Networks for Modelling Gross Primary Production
D. Montero, M. Mahecha, F. Martinuzzi, C. Aybar, A. Klosterhalfen, A. Knohl, F. Koebsch, J. Anaya, und S. Wieneke. (2024)
vor einem Monat von @scadsfct
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2Arctic climate response to European radiative forcing: a deep learning study on circulation pattern changes
S. Mehrdad, D. Handorf, I. Höschel, K. Karami, J. Quaas, S. Dipu, und C. Jacobi. Weather and Climate Dynamics, 5 (4): 1223-1268 (2024)
vor einem Monat von @scadsfct
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2Earth System Data Cubes: Avenues for advancing Earth system research
D. Montero, G. Kraemer, A. Anghelea, C. Aybar, G. Brandt, G. Camps-Valls, F. Cremer, I. Flik, F. Gans, S. Habershon und 1 andere Autor(en). Environmental Data Science, (2024)
vor einem Monat von @scadsfct
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2Visible neural networks for multi-omics integration: a critical review
D. Selby, R. Jakhmola, M. Sprang, G. Grossmann, H. Raki, N. Maani, D. Pavliuk, J. Ewald, und S. Vollmer. bioRxiv, (2024)
vor einem Monat von @scadsfct
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2Zero-Shot, Big-Shot, Active-Shot - How to estimate cell confluence, lazily
M. Joas, D. Freund, R. Haase, E. Rahm, und J. Ewald. bioRxiv, (2025)
vor einem Monat von @scadsfct
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2KEENsight: Cloud based Collaborative Environment for Streamlining Machine Learning Development
L. Sherpa, S. Attar Khorasani, R. Sankar, R. Müller-Pfefferkorn, und S. Ghiasvand. The Fifteenth International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications, Crete, Greece, (Juni 2024)
vor einem Monat von @scadsfct
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2Assessing Anonymized System Logs Usefulness for Behavioral Analysis in RNN Models
T. Vargis, und S. Ghiasvand. Proceedings of the International Workshop on Data-driven Resilience Research, 3376, Leipzig, Germany, arXiv, (Dezember 2022)arXiv:2212.01101 cs.
vor einem Monat von @scadsfct
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2Content-Aware Depth-Adaptive Image Restoration
T. Vargis, und S. Ghiasvand. Proceedings of the 29th International Conference on Automation and Computing, Sunderland, UK, (Januar 2024)arXiv:2401.05049 cs.
vor einem Monat von @scadsfct
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2Unveiling water allocation dynamics: a text analysis of 25 years of stakeholder meetings
T. Carvalho, F. de Assis de Souza Filho, und M. de Brito. Environmental Research Letters, 19 (4): 044066 (2024)
vor einem Monat von @scadsfct
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3A global database of natural hazards impacts reported in the scientific literature
T. Carvalho, J. Zscheischler, C. Kuhlicke, und M. de Brito. EGU General Assembly Conference Abstracts, (2024)
vor einem Monat von @scadsfct
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2Emulation of Forward Modeled Top-of-Atmosphere MODIS-Based Spectral Channels Using Machine Learning
J. Gonzalez, S. Dipu, O. Sourdeval, A. Siméon, G. Camps-Valls, und J. Quaas. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, (2025)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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2Validating Deep Learning Weather Forecast Models on Recent High-Impact Extreme Events
O. Pasche, J. Wider, Z. Zhang, J. Zscheischler, und S. Engelke. Artificial Intelligence for the Earth Systems, 4 (1): e240033 (2025)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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2Arctic Climate Response to European Radiative Forcing: A Deep Learning Approach
S. Mehrdad, D. Handorf, I. Höschel, K. Karami, J. Quaas, S. Dipu, und C. Jacobi. EGUsphere, (2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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2Leveraging surface observations and passive satellite retrievals of cloud properties: Applications to cloud type classification and cloud base height retrieval
J. Lenhardt, J. Quaas, D. Sejdinovic, und D. Klocke. (2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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2CloudViT: classifying cloud types in global satellite data and in kilometre-resolution simulations using vision transformers
J. Lenhardt, J. Quaas, D. Sejdinovic, und D. Klocke. EGUsphere, (2024)
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2ALAS: Active Learning for Autoconversion Rates Prediction from Satellite Data
M. Novitasari, J. Quaas, und M. Rodrigues. (2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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2A Physics-informed Deep Learning Based Clustering to Investigate the Impact of Regional European Radiative Forcing on Arctic Climate and Upper Atmospheric Dynamics
S. Mehrdad, D. Handorf, I. Höschel, K. Karami, J. Quaas, S. Dipu, und C. Jacobi. (2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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2Macrophenological dynamics from citizen science plant occurrence data
K. Mora, M. Rzanny, J. Wäldchen, H. Feilhauer, T. Kattenborn, G. Kraemer, P. Mäder, D. Svidzinska, S. Wolf, und M. Mahecha. Methods in Ecology and Evolution, 15 (8): 1422–1437 (Juli 2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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2How Interpretable Machine Learning Can Benefit Process Understanding in the Geosciences
S. Jiang, L. Sweet, G. Blougouras, A. Brenning, W. Li, M. Reichstein, J. Denzler, W. Shangguan, G. Yu, F. Huang und 1 andere Autor(en). Earth’s Future, (Juli 2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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1DeepExtremeCubes: Earth system spatio-temporal data for assessing compound heatwave and drought impacts
C. Ji, T. Fincke, V. Benson, G. Camps-Valls, M. Fernández-Torres, F. Gans, G. Kraemer, F. Martinuzzi, D. Montero, K. Mora und 5 andere Autor(en). Scientific Data, 12 (1): 149 (25.01.2025)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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