作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
随着计算机计算能力的飞速提升,机器学习的作用越来越大,也成为近年来各行业的研究热点.作为全新的学习方法,机器学习主要取决于数据集的准备和标记工具,但现在比较流行的标记工具对于气象资料的标记较为无力,主要是因为气象资料包含了不同通道、不同层次的数据,标记较为复杂,因此需要找对气象资料的标记工具.基于此,笔者介绍了气象机器学习标记工具的设计,包括数据集管理功能、标记管理功能.
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 气象资料机器学习标记工具设计
来源期刊 信息与电脑 学科 工学
关键词 气象 数据集 标记工具
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 人工智能与识别技术
研究方向 页码范围 133-134,145
页数 3页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张翔 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (9)
共引文献  (38)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2017(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2018(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2019(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
气象
数据集
标记工具
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息与电脑
半月刊
1003-9767
11-2697/TP
北京市东城区北河沿大街79号
chi
出版文献量(篇)
16624
总下载数(次)
72
总被引数(次)
19907
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导