Fig.1 Poster | 讲座海报
Paper | 论文信息
#1
Title | 文章题目
Deep Learning for Cross-Region Streamflow and Flood Forecasting at a Global Scale
Fig.2 Graphical Abstract | 图文摘要
#2
DOI: Digital Object Identifier
https://doi.org/10.1016/j.xinn.2024.100617
#3
https://www.cell.com/the-innovation/fulltext/S2666-6758(24)00055-9
#4
Citation | 引用信息
Zhang B., Ouyang C., Cui P., et al. (2024). Deep Learning for Cross-Region Streamflow and Flood Forecasting at a Global Scale. The Innovation 5(3), 100617.
#5
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#6
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Abstract
夏日炎炎,假期已至,大家都迫不及待想携带家人和朋友游山玩水了。然而,在全球气候变化背景下,极端天气频发,山区地质灾害防灾减灾的知识能让您更好的保护自己,超算、人工智能等新技术和方法能让您领略到科技如何促进防灾减灾。
Introduction to Speaker
欧阳朝军,研究员,博士生导师,中国科学院山地灾害与地表过程重点实验室主任。主要从事地质灾害数值模拟、风险评估和预报预警研究,获基金委优青、青促会优秀会员等奖项。在The Innovation、Review of Geophysics、EG等高水平期刊上发表论文50余篇。担任The Innovation、Landslides、Journal of Mountain Science和《中国地质灾害与防治学报》等期刊编委。
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期刊简介
The Innovation是一本由青年科学家与Cell Press于2020年共同创办的综合性英文学术期刊:向科学界展示鼓舞人心的跨学科发现,鼓励研究人员专注于科学的本质和自由探索的初心。作者来自全球58个国家;已被151个国家作者引用;每期1/5-1/3通讯作者来自海外。目前有200位编委会成员,来自22个国家;50%编委来自海外(含39位各国院士);领域覆盖全部自然科学。The Innovation已被DOAJ,ADS,Scopus,PubMed,ESCI,INSPEC,EI,中科院分区表(1区)等收录。2023年影响因子为33.2,2023年CiteScore为38.3。秉承“好文章,多宣传”理念,The Innovation在海内外各平台推广作者文章。
期刊官网:
www.the-innovation.org
期刊投稿(Submission):
marketing@the-innovation.org
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