Machine learning for accelerating process‐based computation of land biogeochemical cycles - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Global Change Biology Année : 2023

Machine learning for accelerating process‐based computation of land biogeochemical cycles

Résumé

Global change ecology nowadays embraces ever-growing large observational datasets (big-data) and complex mathematical models that track hundreds of ecological processes (big-model). The rapid advancement of the big-data-big-model has reached
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Global Change Biology - 2023 - Sun - Machine learning for accelerating process‐based computation of land biogeochemical.pdf (6.15 Mo) Télécharger le fichier
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Dates et versions

hal-04097612 , version 1 (15-05-2023)

Identifiants

Citer

Yan Sun, Daniel S Goll, Yuanyuan Huang, Philippe Ciais, Ying‐ping Wang, et al.. Machine learning for accelerating process‐based computation of land biogeochemical cycles. Global Change Biology, 2023, 29 (11), pp.3221 - 3234. ⟨10.1111/gcb.16623⟩. ⟨hal-04097612⟩
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