Deep learning for sea surface temperature applications: A comprehensive bibliometric analysis and methodological approach

This study explored the potential application of deep learning techniques in sea surface temperature (SST) investigations using a mixed method, bibliometric analysis and methodological approach. CiteSpace software was utilized for a bibliometric study on 137 academic publications from 2018 to 2023....

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Geo : geography and environment Ročník 11; číslo 2
Hlavní autoři:	Boufeniza, Redouane Larbi, Jingjia, Luo, Abdela, Kemal Adem, Alsafadi, Karam, Alsahli, Mohammad M
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	London John Wiley & Sons, Inc 01.07.2024 Wiley
Témata:	Algorithms Artificial intelligence Bibliometrics CiteSpace Computer science Deep learning Geography Keywords Knowledge marine environment meteorology Methods R&D Remote sensing Research & development research hotspots Scientists Scientometrics Sea surface temperature SST Thermal pollution Trends Visualization
ISSN:	2054-4049, 2054-4049
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!