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Metadados

1. Identificação
Tipo de ReferênciaSlides (Audiovisual Material)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/49JP242
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2023/08.07.19.03
Última Atualização2023:12.20.18.48.25 (UTC) self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2023/08.07.19.03.26
Última Atualização dos Metadados2024:01.02.17.16.45 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoCamposVelho:2023:InPaDi
TítuloSevere Weather Prediction: Integrating Partial Differential and Machine Learning Models
Ano2023
Data de Acesso27 jul. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho2878 KiB
2. Contextualização
AutorCampos Velho, Haroldo Fraga de
Identificador de Curriculo8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
GrupoCOPDT-CGIP-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autorharoldo.camposvelho@inpe.br
Nome do EventoCongreso Internacional de Matemática Aplicada y Computacional (CIMAC), 11
Localização do EventoÑaña, Peru
Data01-04 Aug.
Título do LivroAnales
Histórico (UTC)2023-08-07 19:03:32 :: simone -> administrator :: 2023
2023-12-20 18:47:59 :: administrator -> self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR :: 2023
2023-12-20 18:48:26 :: self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR -> administrator :: 2023
2024-01-02 17:16:45 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveWeather and climate prediction is a permanent challenge. One remarkable scientific conquer was
the numerical weather prediction (NWP)
where the applied mathematics and scientific computing gave
an important contribution. Nowadays
machine learning algorithms have present a very good results on
many applications. The focus of our talk is to combine the forecasting from a partial differential equation
atmospheric model with a machine learning algorithm to predict precipitation for severe episodes. The
attributes from differential equation model are selected by employing the p-value statistical hypothesis
test. The forecasting using combined approaches produces a better precipitation prediction
even for
severe Weather
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Severe Weather Prediction:...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 07/08/2023 16:03 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/49JP242
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/49JP242
Idiomaen
Arquivo AlvoCIMAC_2023-Haroldo.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUES5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 8
sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.23.11 3
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofslides orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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