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수자원과 유해 조류 분야에서의 딥러닝 적용 사례
Deep learning model in water resource and harmful algae fields 원문보기

물과 미래 : 한국수자원학회지 = Water for future, v.55 no.6, 2022년, pp.62 - 71  

장지이 (극지연구소 대기연구본부) ,  권용성 (국립생태원) ,  표종철 (한국환경연구원) ,  백상수 (영남대학교 환경공학과)

초록이 없습니다.

참고문헌 (16)

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  3. Baek, S. S., Kwon, Y. S., Pyo, J., Choi, J., Kim, Y. O., Cho, K. H. 2021. Identification of influencing factors of A. catenella bloom using machine learning and numerical simulation. Harmful Algae, 103, 102007. 

  4. Chen, L. C., Papandreou, G., Kokkinos, I., Murphy, K., Yuille, A. L. 2014. Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected Crfs, arXiv preprint arXiv:1412.7062. 

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  7. Kayhanian, M., Fruchtman, B. D., Gulliver, J. S., Montanaro, C., Ranieri, E., Wuertz, S. 2012. Review of highway runoff characteristics: Comparative analysis and universal implications. Water research, 46(20), 6609-6624. 

  8. Selvaraju, R. R., Cogswell, M., Das, A., Vedantam, R., Parikh, D., Batra, D. 2017. Grad-cam: Visual explanations from deep networks via gradient-based localization. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 618-626). 

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  14. Pyo, J., Cho, K. H., Kim, K., Baek, S. S., Nam, G., Park, S. 2021. Cyanobacteria cell prediction using interpretable deep learning model with observed, numerical, and sensing data assemblage. Water Research, 203, 117483. 

  15. Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., Rabinovich, A. 2015. Going deeper with convolutions. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 1-9). 

  16. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A.N., Kaiser, L., Polosukhin, I. 2017. Attention is all you need, 5998-6008. 

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