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RainScaleGAN: a Conditional Generative Adversarial Network for Rainfall Downscaling
要約 今日まで、ローカルスケールの降水量を正確にシミュレートし、その分布を確実に … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.ao-ph
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Investigating the contribution of terrain-following coordinates and conservation schemes in AI-driven precipitation forecasts
要約 人工知能（AI）気象予測（AIWP）モデルは、しばしば霧雨を過大評価し、極 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.ao-ph
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FLASHμ: Fast Localizing And Sizing of Holographic Microparticles
要約 回折画像からの微粒子の3D位置とサイズの再構築 – ホログラム … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, physics.ao-ph, physics.optics
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Improving Oil Slick Trajectory Simulations with Bayesian Optimization
要約 油流出軌道の正確なシミュレーションは、実務家の対応をサポートし、環境的およ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, G.3, physics.ao-ph
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Refined climatologies of future precipitation over High Mountain Asia using probabilistic ensemble learning
要約 高山アジアは、極地の外側に最大の濃度濃度の凍結水を保持しており、19億人以 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph, stat.ML
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Seasonal Station-Keeping of Short Duration High Altitude Balloons using Deep Reinforcement Learning
要約 関心のある地域におけるステーションキーピング短時間の高度の高地風船（HAB … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.RO, physics.ao-ph
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Fixing the Double Penalty in Data-Driven Weather Forecasting Through a Modified Spherical Harmonic Loss Function
要約 データ駆動型の気象予測モデルの最近の進歩により、従来の物理学ベースのモデル … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, I.2.1, physics.ao-ph
Fixing the Double Penalty in Data-Driven Weather Forecasting Through a Modified Spherical Harmonic Loss Function はコメントを受け付けていません
Long-term prediction of El Niño-Southern Oscillation using reservoir computing with data-driven realtime filter
要約 近年、気候の動的現象の時系列予測への機械学習アプローチの適用がますます活発 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph, physics.comp-ph
Long-term prediction of El Niño-Southern Oscillation using reservoir computing with data-driven realtime filter はコメントを受け付けていません
Improving Tropical Cyclone Forecasting With Video Diffusion Models
要約 熱帯低気圧（TC）予測は、災害の準備と緩和に不可欠です。 最近の深い学習ア … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.ao-ph
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LASSE: Learning Active Sampling for Storm Tide Extremes in Non-Stationary Climate Regimes
要約 リスク評価のために破壊的な高潮を引き起こす熱帯低気圧を、気候研究のための大 … 続きを読む
カテゴリー: 86A08, cs.LG, I.2.6, physics.ao-ph, physics.geo-ph
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