UFLUX v2.0: A Process-Informed Machine Learning Framework for Efficient and Explainable Modelling of Terrestrial Carbon Uptake

Fuente: arXiv

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Dong, Wenquan, Zhu, Songyan, Xu, Jian, Ryan, Casey M., Chen, Man, Zeng, Jingya, Yu, Hao, Cao, Congfeng, Shi, Jiancheng
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Atmospheric and Oceanic Physics Quantitative Methods
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https://arxiv.org/abs/2410.03951