Review of machine learning methods in the estimation of greenhouse gas emissions

Kerimov, B.; Chernyshev, R.

Please use this identifier to cite or link to this item: http://openlibrary.ge/handle/123456789/10264

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Kerimov, B.	en
dc.contributor.author	Chernyshev, R.	en
dc.date.accessioned	2022-12-01T18:27:31Z	-
dc.date.available	2022-12-01T18:27:31Z	-
dc.date.issued	2022	-
dc.identifier.citation	International Conference of Young Scientists “Modern Problems of Earth Sciences”. Proceedings, ISBN 978-9941-36-044-2, Publish House of Iv. Javakhishvili Tbilisi State University, Tbilisi, November 21-22, 2022, pp. 107-110.	en
dc.identifier.citation	ახალგაზრდა მეცნიერთა საერთაშორისო კონფერენცია “დედამიწის შემსწავლელი მეცნიერების თანამედროვე პრობლემები” შრომები, ISBN 978-9941-36-044-2, ივ. ჯავახიშვილის სახ. თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტის გამომცემლობა, თბილისი, 21–22 ნოემბერი, 2022 წ., გვ. 107-110.	ka_GE
dc.identifier.uri	http://openlibrary.ge/handle/123456789/10264	-
dc.description.abstract	An ongoing climate change poses increasing challenges to the public interest. At the same time, digital transformation fosters the development and application of a multitude of different machine learning (ML) models. This work contains a scientific review of recent applications of ML models in the estimation and modelling of greenhouse gas emissions. We provide an overview of the main challenges and the performances of implemented methods and possibilities for future directions.	en
dc.language.iso	en	en
dc.subject	დედამიწის შემსწავლელი მეცნიერების თანამედროვე პრობლემები	ka_GE
dc.subject	Modern Problems of Earth Sciences	en
dc.subject	greenhouse gas emissions	en
dc.subject	machine learning	en
dc.title	Review of machine learning methods in the estimation of greenhouse gas emissions	en
dc.type	Article	en
dc.type	სტატია	ka_GE
Appears in Collections:	ახალგაზრდა მეცნიერთა საერთაშორისო კონფერენცია “დედამიწის შემსწავლელი მეცნიერების თანამედროვე პრობლემები” - International Conference of Young Scientists “Modern Problems of Earth Sciences” - (2022)

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
25_YSC_2022.pdf	Review of machine learning methods in the estimation of greenhouse gas emissions	259.92 kB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record

Welcome to the Georgian Open Library Digital Repository!

This service, being maintained by the National Science Library at Tbilisi State University, increases the visibility of Georgian Scientific Community's research and the materials within it are centrally stored and preserved.