利用随机森林对全球水文模型中的流量预测进行误差校正 这是荷兰乌特勒支大学的Youchen Shen,Jessica Ruijsch,Meng Lu,Edwin Sutanudjaja和Derek Karssenberg撰写的研究文章“使用随机森林对全球水文模型的流量预测进行误差校正”的资料库。 这里包括所有观察到的数据和模拟的PCR-GLOBWB数据,用于建模和分析的脚本,用于研究,其中随机森林充当PCR-GLOBWB流量预测的错误校正模型。 case_study / R / R_diffStation的文件夹提供了此研究项目的所有R和python脚本。 原始数据 原始数据位于case_study / R / data / rawData目录中。 以csv格式从全球径流数据中心( )获得的观测流量(m ^ 3 / s) netCDF格式的PCR-GLOBWB(已校准和未校准)的模
2022-09-27 23:40:40 236.27MB R
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2022-07-10 21:00:49 256.03MB Bio-Rad 生物成像 ccd
比较实时荧光定量 PCR 的三种数据分析方法 (2原吟吟CT尧REST2009 和 REST MCS) 的 异同遥 方法 以正常小鼠来源的 cDNA 混合物阳性对照为模板袁5 倍系列稀释袁分别做 miRNA-181a 和 Sn RNA U6 的标准曲线遥 实时荧光定量 PCR 检测正常组和哮喘组小鼠脾脏 CD4+T 细胞 miRNA-181a 和 Sn RNA U6 表达水平袁以 Sn RNA U6 为内参基因袁采用 2原吟吟CT尧REST2009 和 REST MCS 方法袁对正 常组和哮喘组 miRNA-181a 进行相对定量分析遥
2022-06-19 18:53:20 37.13MB PCR
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