সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
MACAv2-METDATA মাসিক সারাংশ: ইউনিভার্সিটি অফ আইডাহো, মাল্টিভেরিয়েট অ্যাডাপটিভ কনস্ট্রাক্টেড অ্যানালগগুলি গ্লোবাল ক্লাইমেট মডেলগুলিতে প্রয়োগ করা হয়েছে
MACAv2-METDATA ডেটাসেট হল 20টি বৈশ্বিক জলবায়ু মডেলের একটি সংকলন যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রকে কভার করে। মাল্টিভেরিয়েট অ্যাডাপ্টিভ কনস্ট্রাক্টেড অ্যানালগস (MACA) পদ্ধতি হল একটি পরিসংখ্যানগত ডাউনস্কেলিং পদ্ধতি যা ঐতিহাসিক পক্ষপাত দূর করতে এবং স্থানিক নিদর্শনগুলিকে মেলানোর জন্য একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেট (যেমন একটি আবহাওয়া পর্যবেক্ষণ ডেটাসেট) ব্যবহার করে …
MACAv2-METDATA: ইউনিভার্সিটি অফ আইডাহো, মাল্টিভেরিয়েট অ্যাডাপটিভ কনস্ট্রাক্টেড অ্যানালগ গ্লোবাল ক্লাইমেট মডেলগুলিতে প্রয়োগ করা হয়েছে
MACAv2-METDATA ডেটাসেট হল 20টি বৈশ্বিক জলবায়ু মডেলের একটি সংকলন যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রকে কভার করে। মাল্টিভেরিয়েট অ্যাডাপ্টিভ কনস্ট্রাক্টেড অ্যানালগস (MACA) পদ্ধতি হল একটি পরিসংখ্যানগত ডাউনস্কেলিং পদ্ধতি যা ঐতিহাসিক পক্ষপাত দূর করতে এবং স্থানিক নিদর্শনগুলিকে মেলানোর জন্য একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেট (যেমন একটি আবহাওয়া পর্যবেক্ষণ ডেটাসেট) ব্যবহার করে …
MACAv2-METDATA মাসিক সারাংশ: ইউনিভার্সিটি অফ আইডাহো, মাল্টিভেরিয়েট অ্যাডাপটিভ কনস্ট্রাক্টেড অ্যানালগগুলি গ্লোবাল ক্লাইমেট মডেলগুলিতে প্রয়োগ করা হয়েছে
MACAv2-METDATA ডেটাসেট হল 20টি বৈশ্বিক জলবায়ু মডেলের একটি সংকলন যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রকে কভার করে। মাল্টিভেরিয়েট অ্যাডাপ্টিভ কনস্ট্রাক্টেড অ্যানালগস (MACA) পদ্ধতি হল একটি পরিসংখ্যানগত ডাউনস্কেলিং পদ্ধতি যা ঐতিহাসিক পক্ষপাত দূর করতে এবং স্থানিক নিদর্শনগুলিকে মেলানোর জন্য একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেট (যেমন একটি আবহাওয়া পর্যবেক্ষণ ডেটাসেট) ব্যবহার করে …
MACAv2-METDATA: ইউনিভার্সিটি অফ আইডাহো, মাল্টিভেরিয়েট অ্যাডাপটিভ কনস্ট্রাক্টেড অ্যানালগ গ্লোবাল ক্লাইমেট মডেলগুলিতে প্রয়োগ করা হয়েছে
MACAv2-METDATA ডেটাসেট হল 20টি বৈশ্বিক জলবায়ু মডেলের একটি সংকলন যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রকে কভার করে। মাল্টিভেরিয়েট অ্যাডাপ্টিভ কনস্ট্রাক্টেড অ্যানালগস (MACA) পদ্ধতি হল একটি পরিসংখ্যানগত ডাউনস্কেলিং পদ্ধতি যা ঐতিহাসিক পক্ষপাত দূর করতে এবং স্থানিক নিদর্শনগুলিকে মেলানোর জন্য একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেট (যেমন একটি আবহাওয়া পর্যবেক্ষণ ডেটাসেট) ব্যবহার করে …
[[["সহজে বোঝা যায়","easyToUnderstand","thumb-up"],["আমার সমস্যার সমাধান হয়েছে","solvedMyProblem","thumb-up"],["অন্যান্য","otherUp","thumb-up"]],[["এতে আমার প্রয়োজনীয় তথ্য নেই","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["খুব জটিল / অনেক ধাপ","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["পুরনো","outOfDate","thumb-down"],["অনুবাদ সংক্রান্ত সমস্যা","translationIssue","thumb-down"],["নমুনা / কোড সংক্রান্ত সমস্যা","samplesCodeIssue","thumb-down"],["অন্যান্য","otherDown","thumb-down"]],[],[],["The MACAv2-METDATA dataset, created by the University of Idaho, comprises 20 global climate models focused on the conterminous USA. It employs the Multivariate Adaptive Constructed Analogs (MACA) method for statistical downscaling. This process utilizes a meteorological observation dataset to correct historical biases and align spatial patterns. The dataset, available monthly, is tagged with terms like climate, geophysical, and MACA, providing comprehensive climate data.\n"]]