Uncertainty quantification for probabilistic machine learning in earth observation using conformal prediction

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
1 Online-Ressource.
Sprache
Englisch

Erschienen in
Uncertainty quantification for probabilistic machine learning in earth observation using conformal prediction ; volume:14 ; number:1 ; day:13 ; month:7 ; year:2024 ; pages:1-13 ; date:12.2024
Scientific reports ; 14, Heft 1 (13.7.2024), 1-13, 12.2024

Urheber
Singh, Geethen
Moncrieff, Glenn
Venter, Zander
Cawse-Nicholson, Kerry
Slingsby, Jasper
Robinson, Tamara B.
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1038/s41598-024-65954-w
URN
urn:nbn:de:101:1-2410020916494.031170647494
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:20 MESZ

Datenpartner

Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
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Beteiligte

  • Singh, Geethen
  • Moncrieff, Glenn
  • Venter, Zander
  • Cawse-Nicholson, Kerry
  • Slingsby, Jasper
  • Robinson, Tamara B.
  • SpringerLink (Online service)

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