Deep learning, geometric characterization and hydrodynamic modeling for assessing sewer defect impacts on urban flooding: A case study in Guangzhou, China - 科研通

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标题	Deep learning, geometric characterization and hydrodynamic modeling for assessing sewer defect impacts on urban flooding: A case study in Guangzhou, China 用于评估下水道缺陷对城市洪水影响的深度学习、几何表征和流体动力学建模：以中国广州为例相关领域交叉口（航空）大洪水分割洪水（心理学）计算机科学环境科学特征（语言学）土木工程人工智能工程类运输工程地理哲学心理学考古语言学心理治疗师
网址	https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2023.119689
DOI	10.1016/j.jenvman.2023.119689 doi
其它	期刊：Journal of Environmental Management 作者：Qianqian Zhou; Zuxiang Situ; Wanen Feng; Hanlin Liu; Xiaoting Liao; et al 出版日期：2024-02-01
求助人	进击的斑马鱼在 2025-11-01 09:35:00 发布自重庆，悬赏 10 积分
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