Otwarty dostęp

Path2Vec: A Deep Representation Learning Method for Trajectory Feature Extraction and HYSPLIT Uncertainty Quantification

Ke Ren

Ke Ren

Faculty of Computer and Software Engineering, Huaiyin Institute of TechnologyHuaian, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Ren, Ke
, 
Chengyao Jin

Chengyao Jin

Faculty of Computer and Software Engineering, Huaiyin Institute of TechnologyHuaian, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Jin, Chengyao
, 
Yuxuan Song

Yuxuan Song

Faculty of Computer and Software Engineering, Huaiyin Institute of TechnologyHuaian, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Song, Yuxuan
, 
Yang Xu

Yang Xu

Faculty of Computer and Software Engineering, Huaiyin Institute of TechnologyHuaian, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Xu, Yang
 oraz 
Huijie Zhang

Huijie Zhang

School of Information Science and Technology, Northeast Normal UniversityChangchun, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Zhang, Huijie
  
21 sie 2024
Path2Vec: A Deep Representation Learning Method for Trajectory Feature Extraction and HYSPLIT Uncertainty Quantification's Cover Image
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Zacytuj
Pobierz okładkę
Data publikacji: 21 sie 2024
Otrzymano: 05 maj 2024
Przyjęty: 30 lip 2024
DOI: https://doi.org/10.2478/amns-2024-2258
Słowa kluczowe
© 2024 Ke Ren et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Język:
Angielski
Częstotliwość wydawania:
1 razy w roku
Dziedziny czasopisma:
Nauki biologiczne, Nauki biologiczne, inne, Matematyka, Matematyka stosowana, Matematyka ogólna, Fizyka, Fizyka, inne
Kanał RSS czasopisma