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A machine learning approach to physically self-consistent 3D general circulation models in the study of sub-Neptune exoplanets with the James Webb Space Telescope

A machine learning approach to physically self-consistent 3D general circulation models in the study of sub-Neptune exoplanets with the James Webb Space Telescope
使用詹姆斯·韦伯太空望远镜研究海王星以下系外行星时采用机器学习方法实现物理上自洽的 3D 大气环流模型
批准号：
569321-2022
负责人：
Roy, PierreAlexisPA
金额：
$1.53万
依托单位：
Université de Montréal
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Postgraduate Scholarships - Doctoral
财政年份：
2022
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2022-01-01 至 2023-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=763390
关键词：
machinelearningapproachphysicallyself

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Astrophysics, Exoplanets science, Exoplanet atmospheres, Sub-Neptunes, Atmosphere modeling, General circulation models, Machine learning, Atmosphere characterization, Neural networks, Astrochemistry
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  • 批准号：
  • 项目类别：
    省市级项目
  • 资助金额：
    10.0万元
  • 批准年份：
    2022
  • 负责人：
    Nicola Rosario Napolitano
  • 依托单位：
    中山大学
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  • 批准号：
    --
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    30万元
  • 批准年份：
    2022
  • 负责人：
    吉建娇
  • 依托单位：
    中国矿业大学
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  • 批准号：
    62003314
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    24.0万元
  • 批准年份：
    2020
  • 负责人：
    沈剑
  • 依托单位：
    中北大学