Deep Learning for the Earth Sciences : A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science and Geosciences /

1) Introducción. I. Aprendizaje profundo para extraer información de imágenes de teledetección: 2) Aprendizaje de representaciones de características no supervisadas de datos de teledetección con redes convolucionales dispersas; 3) Redes generativas adversarias en las geociencias; 4) Aprendizaje aut...

Ful tanımlama

Kaydedildi:
Detaylı Bibliyografya
Diğer Yazarlar: Camps-Valls, Gustau (edición y prefacio) (edición y prefacio)
Materyal Türü: Kitap
Dil:İngilizce
Baskı/Yayın Bilgisi: Hoboken, EUA : Wiley, 2021, c2021
Konular:
Online Erişim:Ver documento en línea
Etiketler: Etiketle
Etiket eklenmemiş, İlk siz ekleyin!

MARC

LEADER 00000nam^a22000000a04500
001 000630899
005 20260514000000.0
009 20260713152631.942
020 |a 9781119646150 
037 |a Acervo ITESO - Biblioteca 
041 |a ING 
082 |a 550. 285  |b DEE 
245 0 0 |a Deep Learning for the Earth Sciences :  |b A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science and Geosciences /  |c Ed. y pref. de G. Camps-Valls... [et al.]. 
264 4 |a Hoboken, EUA :  |b Wiley,  |c 2021, c2021 
264 2 |a Hoboken, EUA :  |b Wiley [distribución],  |c 2025 
300 |a 1 libro electrónico en línea (XXVI, 405 p.) 
300 |a 1 recurso en línea 
336 |a datos para computadora  |b cod  |2 rdacontenido 
337 |a computadora  |b c  |2 rdamedio 
338 |a recurso en línea  |b cr  |2 rdasoporte 
506 0 |a Licencias ilimitadas 
520 |a 1) Introducción. I. Aprendizaje profundo para extraer información de imágenes de teledetección: 2) Aprendizaje de representaciones de características no supervisadas de datos de teledetección con redes convolucionales dispersas; 3) Redes generativas adversarias en las geociencias; 4) Aprendizaje auto-aprendido profundo en teledetección; 5) Segmentación semántica basada en aprendizaje profundo en teledetección; 6) Detección de objetos en teledetección; 7) Adaptación de dominio profundo en observación de la Tierra; 8) Redes neuronales recurrentes y el componente temporal; 9) Aprendizaje profundo para coincidencia y corregistro de imágenes; 10) Fusión de imágenes de teledetección de múltiples fuentes; 11) Aprendizaje profundo para búsqueda y recuperación de imágenes en grandes archivos de teledetección. II. Marcando la diferencia en las geociencias con aprendizaje profundo: 12) Aprendizaje profundo para detectar patrones climáticos extremos; 13) Autoencoders espacio-temporales en investigación meteorológica y climática; 14) Aprendizaje profundo para mejorar las predicciones meteorológicas; 15) Aprendizaje profundo y el problema de la predicción meteorológica: predicción inmediata de precipitaciones; 16) Aprendizaje profundo para la recuperación de parámetros de alta dimensión; 17) Una revisión del aprendizaje profundo para estudios criosféricos; 18) Emulación de la memoria ecológica con redes neuronales recurrentes. III. Vinculación de la física y los modelos de aprendizaje profundo: 19) Aplicaciones del aprendizaje profundo en hidrología; 20) Aprendizaje profundo de procesos oceánicos turbulentos no resueltos en modelos climáticos; 21) Aprendizaje profundo para la parametrización de procesos subgrid en modelos climáticos; 22) Uso del aprendizaje profundo para corregir modelos derivados teóricamente. 
521 |a Wiley 2026 EEnlace Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática 
649 |a XX 
650 |a Reconocimiento de Imagen 
650 |a Redes Neurales 
650 |a Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) 
650 |a Inteligencia Artificial 
650 |a Sensores Remotos 
650 |a Modelos Predictivos 
650 |a Climatología -  |x Aspectos Tecnológicos 
650 |a Meteorología -  |x Aspectos Tecnológicos 
650 |a Ciencias de la Tierra -  |x Equipos y Aparatos 
650 |a Ciencias de la Tierra -  |x Aspectos Tecnológicos -  |x Tema Principal 
650 |a Ingeniería Computacional 
700 |a Camps-Valls, Gustau  |e (edición y prefacio) 
856 4 0 |u https://ezproxy.iteso.mx/login?qurl=https%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fservlet%2Fopac%3Fbknumber%3D10950338  |y Ver documento en línea 
910 |a Fondo General 
920 |a Electrónicos - Libros en Línea 
930 |a Plataforma Digital 
905 |a 205 
901 |a 630899-1  |b IT2  |c EBO  |i C  |u 20260514 
902 |a https://opac.biblio.iteso.mx/vufind/Record/000630899