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【COMPUT ENVIRON URBAN】使用可解释机器学习将环境考量纳入基础设施不平等评估
机器学习算法 • 景观及规划前沿 • 1 周前
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【Cities】城市收缩形态学：一种基于深度学习的定量分类框架
机器学习算法 • 景观及规划前沿 • 7 月前
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【Sustainable Cities and Society】通过可解释机器学习量化地理特征对城市 GDP 产出的贡献
机器学习算法 • 景观及规划前沿 • 9 月前
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【Landsc Urban Plan】在复杂景观中利用地理空间分析和机器学习技术揭示土地细分的驱动因素和空间模式
机器学习算法 • 景观及规划前沿 • 11 月前
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【Sustain. Cities Soc】暴雨灾害影响下城市社会韧性差异的归因分析——来自可解释空间机器学习框架的见解
机器学习算法 • 景观及规划前沿 • 11 月前
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​【Urban For. Urban Greening】为城市环境确定适合气候的植物：将机器学习与传统植物选择工具相结合
机器学习算法 • 景观及规划前沿 • 1 年前
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【Comput Environ Urban Syst】使用可解释的空间机器学习揭示城市形态对地表城市热岛的非线性和空间非平稳影响
机器学习算法 • 景观及规划前沿 • 1 年前
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【Applied Geography】审视中国古典园林的文化生态系统服务——一种基于多感官视角的在线评论的深度学习新方法
机器学习算法 • 景观及规划前沿 • 1 年前
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【Landsc Urban Plan】基于可解释机器学习模型和多目标优化算法的城市尺度绿色基础设施优化规划——以北京市中心为例
机器学习算法 • 景观及规划前沿 • 1 年前
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