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초록·키워드
Climate downscaling is an important technique in climate research that projects low-resolution (LR) climate data to high-resolution (HR). Prior research has shown deep learning to be an effective technique for climate downscaling. However, most of the deep learning models for climate downscaling are fully supervised and require large amounts of high-resolution (HR) data for training, which is rarely available in practice. Additionally, the focus of these models is mostly on learning the spatial dependencies between the weather variables, whereas temporal information is generally ignored. In order to tackle these problem ... 전체 초록 보기
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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