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教師資料查詢 | 教師:張麗秋

# 學年期 類別 標題
121 108-1 期刊論文 AI-based design of urban stormwater detention facilities accounting for carryover storage
122 107-2 研發處: 研究計畫 (非國科會) 本市水情監測系統資訊及防災優化設計工作
123 107-2 研發處: 研究計畫 (非國科會) 108年石門水庫防洪、防淤及供水運轉系統維護及運轉操作諮詢
124 108-1 教學計畫表 水環一碩士班:資料分析 TEWXM1B0310 0A
125 108-1 教學計畫表 水環水資源二:流體力學(一) TEWAB2E0301 0A
126 108-1 教學計畫表 水環水資源四:水資源系統分析 TEWAB4E0113 0A
127 108-1 教學計畫表 水環一博士班:類神經網路 TEWXD1E1093 0A
128 107-1 研發處: 研究計畫 (非國科會) 智慧城鄉生活應用補助計畫諮詢合約
129 107-2 研發處: 研究計畫 (非國科會) 人工智慧技術結合淹水即時觀測資料在都會區淹水預報研究
130 106-1 論文指導 水環一碩士班 王梧翰
131 107-1 論文指導 水環一碩士班 江宜
132 106-1 論文指導 水環一碩士班 曹茹暄
133 107-1 論文指導 水環一碩士班 張倍源
134 106-1 論文指導 水環一博士班 鍾欣道
135 106-1 論文指導 水環一碩士班 黃克禮
136 106-1 論文指導 水環一碩士班 陳映安
137 107-2 專書 Flood Forecasting Using Machine Learning Methods
138 107-2 會議論文 Exploring the Effective Evaluation Indices of Self-Organizing Map for Clustering Regional Flood Inundation Map
139 107-1 會議論文 Prediction of Groundwater Levels for the Extreme Events Using Artificial Neural Networks
140 107-1 會議論文 Is small-hydropower implementation a good solution to boosting synergistic benefits of Water-Food-Energy Nexus?
141 106-2 會議論文 A hybrid clustering and ANNs for investigating the impacts and mechanisms of various temporal and spatial scales of surface water to groundwater variation
142 106-2 會議論文 Exploring the Spatial Relationship between Typhoon Track and Rainfall by Using the Self-Organizing Map
143 105-1 會議論文 Explore the Spatial-Temporal Interrelation between Groundwater and Surface Water by Self-Organizing Map
144 105-1 會議論文 Coupling Precipitation with Groundwater Level Using Two Self-Organizing Maps
145 105-2 會議論文 Integrating a Storage Factor into R-NARX Neural Networks for Flood Forecasts
146 105-2 會議論文 Building Adjustable Pre-storm Reservoir Flood-control Release Rules
147 106-1 會議論文 Building regional early flood warning systems by AI techniques
148 106-1 會議論文 Regional early flood warning system: design and implementation
149 106-1 會議論文 Regional early flood warning system: design and implementation
150 107-2 期刊論文 Explore a deep learning multi-output neural network for regional multi-step-ahead air quality forecasts