深度学习在气象领域的应用课程的建设方案

• 作者: 杨丹 林冰轩 穆斌 袁时金 马少阳
• 来源期刊: 中国信息技术教育
• 学科: 教育
• 关键词: 深度学习 气象领域 ENSO 时空序列预测
• 年，卷（期）: 2019,（20）
• 所属期刊栏目: 高教专区
• 页码范围: 93-97
• 页数: 5页
• 分类号: G434
• 字数: 3827字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-2117.2019.20.032

摘要

作者针对深度学习和气象领域两个学科的特点,结合当下前沿的深度学习方法和气候领域热点问题,基于ENSO案例,点面结合,组织并讲授两个学科间的知识体系和具体应用实例.本文从课堂授课内容、实践环节、论文阅读三个方面对这门课程的建设方案进行了全面阐述.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	穆斌	同济大学软件学院	22	63	4.0	7.0
2	袁时金	同济大学软件学院	6	15	2.0	3.0
3	杨丹	同济大学软件学院	14	128	5.0	11.0
4	马少阳	同济大学软件学院	1	0	0.0	0.0
5	林冰轩	同济大学软件学院	4	3	1.0	1.0