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国家冰川冻土沙漠科学数据中心

北半球雪水当量逐日数据产品（2000-2025年）

针对现有雪水当量遥感产品精度不稳定，且数据时空不连续等问题，基于深度学习理论，构建了一套多种深度学习模型嵌套的雪水当量产品融合算法，并基于已有的雪水当量产品形成了一套高质量时空序列连续的北半球雪水当量数据产品。

贡献者:: 邵东航
点击量:: 7228
文件大小:: 444.0 GiB
更新时间:: 2026-05-20

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使用深度学习方法自动生成病人特异性放疗剂量分布可行性研究

该文章基于深度学习建立一种病人特异性放疗计划3D剂量分布预测方法，可以自动生成病人特异性放疗剂量分布，预测结果可用于基于肿瘤百分剂量覆盖度、正常组织和危及器官的容积剂量等为参数的评判模型中，评估剂量分布的优劣性。

贡献者:: 肖国青
点击量:: 2761
文件大小:: 925.4 KiB
更新时间:: 2023-08-28

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基于3D CNN_ConvLSTM模型的青海省逐日1km降水融合数据集（1990-2023年）

降水是青海省水资源的主要来源之一，对区域生态环境和社会经济发展具有重要影响。利用深度学习技术，设计了基于3D卷积神经网络和卷积长短期记忆网络3D CNN_ConvLSTM的多源降水数据融合模型，构建了青海省范围内1990年-2020年降水融合数据集，时间分辨率为逐日、空间分辨率为0....

贡献者:: 张小丹, 游少杰, 黄远琛
点击量:: 10
文件大小:: 2.2 GiB
更新时间:: 2026-06-11