Applying unsupervised machine-learning algorithms and MUSIC back-projection to characterize 2018–2022 Hualien earthquake sequence

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
ISSN
2311-7680
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
online resource.

Erschienen in
Applying unsupervised machine-learning algorithms and MUSIC back-projection to characterize 2018–2022 Hualien earthquake sequence ; volume:33 ; number:1 ; day:5 ; month:9 ; year:2022 ; pages:1-18 ; date:12.2022
Terrestrial, atmospheric and oceanic sciences ; 33, Heft 1 (5.9.2022), 1-18, 12.2022

Urheber
Jian, Pei-Ru
Wang, Yu
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1007/s44195-022-00026-y
URN
urn:nbn:de:101:1-2022112221122671645218
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:21 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Jian, Pei-Ru
  • Wang, Yu
  • SpringerLink (Online service)

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