Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseОткрытый API экосистемы
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 31

Работа: Estimation of Astronomical Seeing with Neural Networks at the Maidanak Observatory

  1. The ERA5 global reanalysis

    Hans Hersbach, Bill Bell, Paul Berrisford +40

    Статья2020Цитирований: 27
    ABI
  2. From Differential Image Motion to Seeing

    Andreï Tokovinin

    Статья2002Цитирований: 4
    ABI
  3. A modified S-DIMM+: applying additional height grids for characterizing daytime seeing profiles

    Zhiyong Wang, Lanqiang Zhang, Lin Kong +6

    Статья2018Цитирований: 3
    ABI
  4. Weather at selected astronomical sites – an overview of five atmospheric parameters

    Joschua Hellemeier, Rui Yang, M. Sarazin +1

    Статья2018Цитирований: 3
    ABI
  5. Formation of Turbulence at Astronomical Observatories in Southern Siberia and North Caucasus

    V. V. Nosov, В. П. Лукин, Е. В. Носов +1

    Статья2019Цитирований: 3
    ABI
  6. Estimation of Turbulence Parameters in the Lower Troposphere from ShUREX (2016–2017) UAV Data

    Hubert Luce, Lakshmi Kantha, Hiroyuki Hashiguchi +1

    Статья2019Цитирований: 2
    ABI
  7. Astroclimate of Northern Caucasus—Myths and reality

    В. Е. Панчук, В. Л. Афанасьев

    Статья2011Цитирований: 2
    ABI
  8. Using an artificial neural network approach to estimate surface-layer optical turbulence at Mauna Loa, Hawaii

    Yao Wang, Sukanta Basu

    Статья2016Цитирований: 2
    ABI
  9. Developments and Prospects of GMDH-Based Inductive Modeling

    Volodymyr Stepashko

    Глава2017Цитирований: 2
    ABI
  10. Mesoscale optical turbulence simulations above Tibetan Plateau: first attempt

    Chun Qing, Xiaoqing Wu, Xuebin Li +3

    Статья2020Цитирований: 2
    ABI
  11. Без названия

    ДругоеЦитирований: 2
    ABI
  12. The Daniel K. Inouye Solar Telescope – Observatory Overview

    Thomas Rimmelé, M. Warner, S. L. Keil +71

    Статья2020Цитирований: 2
    ABI
  13. Machine-learning informed macro-meteorological models for the near-maritime environment

    Christopher Jellen, Miles Oakley, Charles Nelson +2

    Статья2021Цитирований: 2
    ABI
  14. Forecasting seeing for the Maunakea observatories with machine learning

    T. Cherubini, Ryan Lyman, Steven Businger

    Статья2021Цитирований: 2
    ABI
  15. Machine learning-based seeing estimation and prediction using multi-layer meteorological data at Dome A, Antarctica

    Xu H, Yi Hu, Fujia Du +6

    Статья2023Цитирований: 2
    ABI