Literatura académica sobre el tema "CLOUDLET CLASSIFICATION"
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Artículos de revistas sobre el tema "CLOUDLET CLASSIFICATION"
Ashima, Ashima y Vikramjit Singh. "A NOVEL APPROACH OF JOB ALLOCATION USING MULTIPLE PARAMETERS IN IN CLOUD ENVIRONMENT". INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS & TECHNOLOGY 17, n.º 1 (16 de enero de 2018): 7103–10. http://dx.doi.org/10.24297/ijct.v17i1.7004.
Texto completoKalesse-Los, Heike, Willi Schimmel, Edward Luke y Patric Seifert. "Evaluating cloud liquid detection against Cloudnet using cloud radar Doppler spectra in a pre-trained artificial neural network". Atmospheric Measurement Techniques 15, n.º 2 (20 de enero de 2022): 279–95. http://dx.doi.org/10.5194/amt-15-279-2022.
Texto completoKalesse-Los, Heike, Anton Kötsche, Andreas Foth, Johannes Röttenbacher, Teresa Vogl y Jonas Witthuhn. "The Virga-Sniffer – a new tool to identify precipitation evaporation using ground-based remote-sensing observations". Atmospheric Measurement Techniques 16, n.º 6 (29 de marzo de 2023): 1683–704. http://dx.doi.org/10.5194/amt-16-1683-2023.
Texto completoPîrloagă, Răzvan, Dragoş Ene, Mihai Boldeanu, Bogdan Antonescu, Ewan J. O’Connor y Sabina Ştefan. "Ground-Based Measurements of Cloud Properties at the Bucharest–Măgurele Cloudnet Station: First Results". Atmosphere 13, n.º 9 (6 de septiembre de 2022): 1445. http://dx.doi.org/10.3390/atmos13091445.
Texto completoKulie, Mark S., Lisa Milani, Norman B. Wood, Samantha A. Tushaus, Ralf Bennartz y Tristan S. L’Ecuyer. "A Shallow Cumuliform Snowfall Census Using Spaceborne Radar". Journal of Hydrometeorology 17, n.º 4 (1 de abril de 2016): 1261–79. http://dx.doi.org/10.1175/jhm-d-15-0123.1.
Texto completoZhang, Jinglin, Pu Liu, Feng Zhang y Qianqian Song. "CloudNet: Ground‐Based Cloud Classification With Deep Convolutional Neural Network". Geophysical Research Letters 45, n.º 16 (28 de agosto de 2018): 8665–72. http://dx.doi.org/10.1029/2018gl077787.
Texto completoLiu, Cheng-Chien, Yu-Cheng Zhang, Pei-Yin Chen, Chien-Chih Lai, Yi-Hsin Chen, Ji-Hong Cheng y Ming-Hsun Ko. "Clouds Classification from Sentinel-2 Imagery with Deep Residual Learning and Semantic Image Segmentation". Remote Sensing 11, n.º 2 (10 de enero de 2019): 119. http://dx.doi.org/10.3390/rs11020119.
Texto completoBehrangi, Ali, Terry Kubar y Bjorn Lambrigtsen. "Phenomenological Description of Tropical Clouds Using CloudSat Cloud Classification". Monthly Weather Review 140, n.º 10 (1 de octubre de 2012): 3235–49. http://dx.doi.org/10.1175/mwr-d-11-00247.1.
Texto completoSchimmel, Willi, Heike Kalesse-Los, Maximilian Maahn, Teresa Vogl, Andreas Foth, Pablo Saavedra Garfias y Patric Seifert. "Identifying cloud droplets beyond lidar attenuation from vertically pointing cloud radar observations using artificial neural networks". Atmospheric Measurement Techniques 15, n.º 18 (21 de septiembre de 2022): 5343–66. http://dx.doi.org/10.5194/amt-15-5343-2022.
Texto completoCasey, S. P. F., E. J. Fetzer y B. H. Kahn. "Revised identification of tropical oceanic cumulus congestus as viewed by CloudSat". Atmospheric Chemistry and Physics Discussions 11, n.º 5 (17 de mayo de 2011): 14883–902. http://dx.doi.org/10.5194/acpd-11-14883-2011.
Texto completoTesis sobre el tema "CLOUDLET CLASSIFICATION"
Nam, Christine C. W. y Johannes Quaas. "Evaluation of clouds and precipitation in the ECHAM5 general circulation model using CALIPSO and CloudSat satellite data". American Meteorological Society, 2012. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13468.
Texto completoNam, Christine C. W., Johannes Quaas, Roel Neggers, Drian Colombe Siegenthaler-Le y Francesco Isotta. "Evaluation of boundary layer cloud parameterizations in the ECHAM5 general circulation model using CALIPSO and CloudSat satellite data". American Geophysical Union (AGU), 2014. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13458.
Texto completoSimmel, Martin, Robert Reilein, Gudula Rünger y Gerd Tetzlaff. "Parallele Strategien für ein spektrales Wolkenmodul in einem 3-dimensionalen Mesoskalenmodell". Wissenschaftliche Mitteilungen des Leipziger Instituts für Meteorologie ; 12 = Meteorologische Arbeiten aus Leipzig ; 4 (1999), S. 217-224, 1999. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A15135.
Texto completoFür ein 3-dimensionales Mesoskalenmodell wird ein spektrales Wolkenmodul entwickelt, das zunächst nur die mikrophysikalischen Umwandlungsprozesse der warmen Wolke berücksichtigt. Aufgrund des zu erwartenden, im Vergleich zur bulk-Parametrisierung stark erhöhten Rechenzeitbedarfs entwickeln wir Konzepte zur Parallelisierung des Moduls, erläutern deren Anwendbarkeit und stellen erste Ergebnisse vor.
Capítulos de libros sobre el tema "CLOUDLET CLASSIFICATION"
Benabbes, S. y S. M. Hemam. "An Approach Based on (Tasks-VMs) Classification and MCDA for Dynamic Load Balancing in the CloudIoT". En Lecture Notes in Networks and Systems, 387–96. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-37207-1_41.
Texto completoNasrollahi, Nasrin. "Reducing False Rain in Satellite Precipitation Products Using Cloudsat Cloud Classification Maps and Modis Multi-spectral Images". En Springer Theses, 21–32. Cham: Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-12081-2_4.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "CLOUDLET CLASSIFICATION"
Serra, Wendel, Warley Junior, Isaac Barros, Hugo Kuribayashi y João Carmona. "Monitoring and Smart Decision Architecture for DRONE-FOG Integrated Environment". En Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva. Sociedade Brasileira de Computação, 2021. http://dx.doi.org/10.5753/sbcup.2021.16008.
Texto completoPiraisoody, Gajen, Changcheng Huang, Biswajit Nandy y Nabil Seddigh. "Classification of applications in HTTP tunnels". En 2013 IEEE 2nd International Conference on Cloud Networking (CloudNet). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/cloudnet.2013.6710559.
Texto completoElKenawy, Ahmed S. y Sherif G. Aly. "An Enhanced Cloud-Native Deep Learning Pipeline for Network Traffic Classification". En 2022 IEEE 11th International Conference on Cloud Networking (CloudNet). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/cloudnet55617.2022.9978774.
Texto completoDing, Leah, Roberto Corizzo, Colin Bellinger, Nancy Ching, Spencer Login, Rodrigo Yepez-Lopez, Jie Gong y Dong L. Wu. "Imbalanced Multi-layer Cloud Classification with Advanced Baseline Imager (ABI) and CloudSat/CALIPSO Data". En 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020783.
Texto completoXu, Yi, Jie Hu, Zhiqiao Gao y Jinpeng Chen. "UCL-AST: Active Self-Training with Uncertainty-Aware Clouded Logits for Few-Shot Text Classification". En 2022 IEEE 34th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/ictai56018.2022.00210.
Texto completoCowan, Matthew, Joseph Lieberman, Jacob Cimbalista y Bryan Schlake. "Electronic Freight Car Inspection Recording and Application of Internet-of-Things (IoT) and Machine-to-Machine (M2M) Frameworks". En 2018 Joint Rail Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2018. http://dx.doi.org/10.1115/jrc2018-6192.
Texto completoXie, Minghui, Qi Zhang, Shengbo Chen y Fengli Zha. "A lithological classification method from fully polarimetric SAR data using Cloude-Pottier decomposition and SVM". En Applied Optics and Photonics China (AOPC2015), editado por Haimei Gong, Nanjian Wu, Yang Ni, Weibiao Chen y Jin Lu. SPIE, 2015. http://dx.doi.org/10.1117/12.2196856.
Texto completoCao Fang, Hong Wen y Wu Yirong. "An Improved Cloude-Pottier Decomposition Using H/α/SPAN and Complex Wishart Classifier for Polarimetric SAR Classification". En Proceedings of 2006 CIE International Conference on Radar. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/icr.2006.343203.
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