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Machine Learning and Data Mining Approaches to Climate Science Proceedings of the 4th International Workshop on Climate Informatics

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

10.07.2015

Abbildungen

IX, 89 illus., 73 illus. in color., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen

Herausgeber

Valliappa Lakshmanan + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

252

Maße (L/B/H)

24,1/16/2 cm

Gewicht

556 g

Auflage

2015

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-17219-4

Beschreibung

Portrait

Dr. Valliappa Lakshmanan is an expert in machine intelligence for meteorological applications, and in designing and developing large-scale software systems. He is skilled in communicating technical and non-technical material to diverse audiences. He has studied at the Indian Institute of Technology in Madras, the Ohio State University in Columbus and the University of Oklahoma. Dr. Lakshmanan is currently employed as a Research Scientist at CIMMS, being the technical lead on several software projects and research groups. He also develops automated real-time pattern recognition algorithms and visualization techniques for weather phenomena. He has (co-)written many journal articles.

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Erscheinungsdatum

10.07.2015

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IX, 89 illus., 73 illus. in color., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen

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Springer

Seitenzahl

252

Maße (L/B/H)

24,1/16/2 cm

Gewicht

556 g

Auflage

2015

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-17219-4

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Machine learning, statistics, or data mining, applied to climate science.- Management and processing of large climate datasets.- Long and short-term climate prediction.- Ensemble characterization of climate model projections.- Past (paleo) climate reconstruction.- Uncertainty quantification.- Spatio-temporal methods applied to climate data.- Time series methods applied to climate data.- Methods for modeling, detecting and predicting climate extremes.- Climate change attribution.- Dependence and causality among climate variables.- Detection and characterization of climate teleconnections.- Data assimilation.- Climate model parameterizations.- Hybrid methods.