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国家冰川冻土沙漠科学数据中心

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

性、多样性以及数据质量等问题。通过数据融合模型衍生长时间序列高时空精度的青海省降水融合数据集，提升降水数据的精确性和可靠性，为青海省及三江源区生态环境效应变化分析和数字生态保护提供高质量数据支撑。

贡献者:: 张小丹, 游少杰, 黄远琛
点击量:: 56
文件大小:: 2.2 GiB
更新时间:: 2026-06-11

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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:: 2800
文件大小:: 925.4 KiB
更新时间:: 2023-08-28

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三江源逐日雪深数据集（1980-2020年）

高空间分辨率雪深对水文、生态和灾害研究至关重要。然而，被动微波雪深产品（10/25 km）因其空间分辨率较粗已无法满足现代高精度高分辨率的需求。本研究融合了最新校准的增强分辨率亮度温度与光学积雪面积比例和积雪覆盖日数等数据，基于深度学习FT-Transformer模型反演了三江源积雪...

贡献者:: 赵子胜, 郝晓华, 李杭璇 ...
点击量:: 4074
文件大小:: 237.5 MiB
更新时间:: 2026-05-26