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首页> Nature communications> From calibration to parameter learning: Harnessing the scaling effects of big data in geoscientific modeling.

From calibration to parameter learning: Harnessing the scaling effects of big data in geoscientific modeling.

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第一作者： Wen-Ping,Tsai
第一单位： Civil and Environmental Engineering, Pennsylvania State University, University Park, PA, USA.
作者： Wen-Ping,Tsai [1] ; Dapeng,Feng [1] ; Ming,Pan [2] ; Hylke,Beck [3] ; Kathryn,Lawson [4] ; Yuan,Yang [5] ; Jiangtao,Liu [1] ; Chaopeng,Shen [6]
作者单位： Civil and Environmental Engineering, Pennsylvania State University, University Park, PA, USA. [1] Center for Western Weather and Water Extremes, Scripps Institution of Oceanography, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA.;Civil and Environmental Engineering, Princeton University, Princeton, NJ, USA. [2] GloH2O, Almere, the Netherlands. [3] Civil and Environmental Engineering, Pennsylvania State University, University Park, PA, USA.;HydroSapient, Inc, State College, PA, USA. [4] Department of Hydraulic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China.;Institute of Science and Technology, China Three Gorges Corporation, Beijing, China. [5] Civil and Environmental Engineering, Pennsylvania State University, University Park, PA, USA. cshen@engr.psu.edu.;HydroSapient, Inc, State College, PA, USA. cshen@engr.psu.edu. [6]
DOI 10.1038/s41467-021-26107-z
PMID 34645796
发布时间 2021-10-30
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Nature communications

Nature communications

2021年12卷1期

5988页

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