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Deep Learning of Climate Change and Extreme Events, Hydrological Processes and Land Use Dynamics Relationships
Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 87,06
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Deep Learning of Climate Change and Extreme Events, Hydrological Processes and Land Use Dynamics Relationships
Da: Rarewaves.com UK, London, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 81,09
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Deep Learning of Climate Change and Extreme Events, Hydrological Processes and Land Use Dynamics Relationships
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 70,62
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Deep Learning of Climate Change and Extreme Events, Hydrological Processes and Land Use Dynamics Relationships
Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Deep Learning of Climate Change and Extreme Events, Hydrological Processes and Land Use Dynamics Relationships
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. Print on Demand.
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Deep Learning of Climate Change and Extreme Events, Hydrological Processes and Land Use Dynamics Relationships
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
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Deep Learning of Climate Change and Extreme Events, Hydrological Processes and Land Use Dynamics Relationships (Hardcover)
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: new. Hardcover. The impact of climate change on hydrological processes, droughts, land use patterns, and ecosystem health is a critical area of research for understanding and managing the future of our planet. At the same time, changes in land use, agricultural methods, and population growth may contribute to climate change.With its ability to process large datasets and identify hidden patterns, deep learning has provided new tools for analyzing complex environmental data and developing predictive models. These tools offer a promising avenue for advancing our potential response to environmental challenges.This Special Issue brings together researchers from diverse fields, applying deep learning methods and new models to investigate climate change drivers and their impact on droughts, desertification, ice sheet melting, land use changes, and ecosystem service value. The goal is to enhance the capacity for predicting the interrelationships between the above-mentioned environmental components. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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EUR 83,46
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Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The impact of climate change on hydrological processes, droughts, land use patterns, and ecosystem health is a critical area of research for understanding and managing the future of our planet. At the same time, changes in land use, agricultural methods, and population growth may contribute to climate change.With its ability to process large datasets and identify hidden patterns, deep learning has provided new tools for analyzing complex environmental data and developing predictive models. These tools offer a promising avenue for advancing our potential response to environmental challenges.This Special Issue brings together researchers from diverse fields, applying deep learning methods and new models to investigate climate change drivers and their impact on droughts, desertification, ice sheet melting, land use changes, and ecosystem service value. The goal is to enhance the capacity for predicting the interrelationships between the above-mentioned environmental components.
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EUR 97,80
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Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. Deep Learning of Climate Change and Extreme Events, Hydrological Processes and Land Use Dynamics Relationships | Buch | Englisch | 2025 | MDPI AG | EAN 9783725841615 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
