Littérature scientifique sur le sujet « CLOUDLET CLASSIFICATION »
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Articles de revues sur le sujet "CLOUDLET CLASSIFICATION"
Ashima, Ashima, et Vikramjit Singh. « A NOVEL APPROACH OF JOB ALLOCATION USING MULTIPLE PARAMETERS IN IN CLOUD ENVIRONMENT ». INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS & ; TECHNOLOGY 17, no 1 (16 janvier 2018) : 7103–10. http://dx.doi.org/10.24297/ijct.v17i1.7004.
Texte intégralKalesse-Los, Heike, Willi Schimmel, Edward Luke et Patric Seifert. « Evaluating cloud liquid detection against Cloudnet using cloud radar Doppler spectra in a pre-trained artificial neural network ». Atmospheric Measurement Techniques 15, no 2 (20 janvier 2022) : 279–95. http://dx.doi.org/10.5194/amt-15-279-2022.
Texte intégralKalesse-Los, Heike, Anton Kötsche, Andreas Foth, Johannes Röttenbacher, Teresa Vogl et Jonas Witthuhn. « The Virga-Sniffer – a new tool to identify precipitation evaporation using ground-based remote-sensing observations ». Atmospheric Measurement Techniques 16, no 6 (29 mars 2023) : 1683–704. http://dx.doi.org/10.5194/amt-16-1683-2023.
Texte intégralPîrloagă, Răzvan, Dragoş Ene, Mihai Boldeanu, Bogdan Antonescu, Ewan J. O’Connor et Sabina Ştefan. « Ground-Based Measurements of Cloud Properties at the Bucharest–Măgurele Cloudnet Station : First Results ». Atmosphere 13, no 9 (6 septembre 2022) : 1445. http://dx.doi.org/10.3390/atmos13091445.
Texte intégralKulie, Mark S., Lisa Milani, Norman B. Wood, Samantha A. Tushaus, Ralf Bennartz et Tristan S. L’Ecuyer. « A Shallow Cumuliform Snowfall Census Using Spaceborne Radar ». Journal of Hydrometeorology 17, no 4 (1 avril 2016) : 1261–79. http://dx.doi.org/10.1175/jhm-d-15-0123.1.
Texte intégralZhang, Jinglin, Pu Liu, Feng Zhang et Qianqian Song. « CloudNet : Ground‐Based Cloud Classification With Deep Convolutional Neural Network ». Geophysical Research Letters 45, no 16 (28 août 2018) : 8665–72. http://dx.doi.org/10.1029/2018gl077787.
Texte intégralLiu, Cheng-Chien, Yu-Cheng Zhang, Pei-Yin Chen, Chien-Chih Lai, Yi-Hsin Chen, Ji-Hong Cheng et Ming-Hsun Ko. « Clouds Classification from Sentinel-2 Imagery with Deep Residual Learning and Semantic Image Segmentation ». Remote Sensing 11, no 2 (10 janvier 2019) : 119. http://dx.doi.org/10.3390/rs11020119.
Texte intégralBehrangi, Ali, Terry Kubar et Bjorn Lambrigtsen. « Phenomenological Description of Tropical Clouds Using CloudSat Cloud Classification ». Monthly Weather Review 140, no 10 (1 octobre 2012) : 3235–49. http://dx.doi.org/10.1175/mwr-d-11-00247.1.
Texte intégralSchimmel, Willi, Heike Kalesse-Los, Maximilian Maahn, Teresa Vogl, Andreas Foth, Pablo Saavedra Garfias et Patric Seifert. « Identifying cloud droplets beyond lidar attenuation from vertically pointing cloud radar observations using artificial neural networks ». Atmospheric Measurement Techniques 15, no 18 (21 septembre 2022) : 5343–66. http://dx.doi.org/10.5194/amt-15-5343-2022.
Texte intégralCasey, S. P. F., E. J. Fetzer et B. H. Kahn. « Revised identification of tropical oceanic cumulus congestus as viewed by CloudSat ». Atmospheric Chemistry and Physics Discussions 11, no 5 (17 mai 2011) : 14883–902. http://dx.doi.org/10.5194/acpd-11-14883-2011.
Texte intégralThèses sur le sujet "CLOUDLET CLASSIFICATION"
Nam, Christine C. W., et 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.
Texte intégralNam, Christine C. W., Johannes Quaas, Roel Neggers, Drian Colombe Siegenthaler-Le et 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.
Texte intégralSimmel, Martin, Robert Reilein, Gudula Rünger et 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.
Texte intégralFür 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.
Chapitres de livres sur le sujet "CLOUDLET CLASSIFICATION"
Benabbes, S., et S. M. Hemam. « An Approach Based on (Tasks-VMs) Classification and MCDA for Dynamic Load Balancing in the CloudIoT ». Dans 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.
Texte intégralNasrollahi, Nasrin. « Reducing False Rain in Satellite Precipitation Products Using Cloudsat Cloud Classification Maps and Modis Multi-spectral Images ». Dans Springer Theses, 21–32. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-12081-2_4.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "CLOUDLET CLASSIFICATION"
Serra, Wendel, Warley Junior, Isaac Barros, Hugo Kuribayashi et João Carmona. « Monitoring and Smart Decision Architecture for DRONE-FOG Integrated Environment ». Dans Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva. Sociedade Brasileira de Computação, 2021. http://dx.doi.org/10.5753/sbcup.2021.16008.
Texte intégralPiraisoody, Gajen, Changcheng Huang, Biswajit Nandy et Nabil Seddigh. « Classification of applications in HTTP tunnels ». Dans 2013 IEEE 2nd International Conference on Cloud Networking (CloudNet). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/cloudnet.2013.6710559.
Texte intégralElKenawy, Ahmed S., et Sherif G. Aly. « An Enhanced Cloud-Native Deep Learning Pipeline for Network Traffic Classification ». Dans 2022 IEEE 11th International Conference on Cloud Networking (CloudNet). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/cloudnet55617.2022.9978774.
Texte intégralDing, Leah, Roberto Corizzo, Colin Bellinger, Nancy Ching, Spencer Login, Rodrigo Yepez-Lopez, Jie Gong et Dong L. Wu. « Imbalanced Multi-layer Cloud Classification with Advanced Baseline Imager (ABI) and CloudSat/CALIPSO Data ». Dans 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020783.
Texte intégralXu, Yi, Jie Hu, Zhiqiao Gao et Jinpeng Chen. « UCL-AST : Active Self-Training with Uncertainty-Aware Clouded Logits for Few-Shot Text Classification ». Dans 2022 IEEE 34th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/ictai56018.2022.00210.
Texte intégralCowan, Matthew, Joseph Lieberman, Jacob Cimbalista et Bryan Schlake. « Electronic Freight Car Inspection Recording and Application of Internet-of-Things (IoT) and Machine-to-Machine (M2M) Frameworks ». Dans 2018 Joint Rail Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2018. http://dx.doi.org/10.1115/jrc2018-6192.
Texte intégralXie, Minghui, Qi Zhang, Shengbo Chen et Fengli Zha. « A lithological classification method from fully polarimetric SAR data using Cloude-Pottier decomposition and SVM ». Dans Applied Optics and Photonics China (AOPC2015), sous la direction de Haimei Gong, Nanjian Wu, Yang Ni, Weibiao Chen et Jin Lu. SPIE, 2015. http://dx.doi.org/10.1117/12.2196856.
Texte intégralCao Fang, Hong Wen et Wu Yirong. « An Improved Cloude-Pottier Decomposition Using H/α/SPAN and Complex Wishart Classifier for Polarimetric SAR Classification ». Dans Proceedings of 2006 CIE International Conference on Radar. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/icr.2006.343203.
Texte intégral