physics.ao-ph」カテゴリーアーカイブ

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 | Improving Oil Slick Trajectory Simulations with Bayesian Optimization はコメントを受け付けていません

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 | Refined climatologies of future precipitation over High Mountain Asia using probabilistic ensemble learning はコメントを受け付けていません

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 | Seasonal Station-Keeping of Short Duration High Altitude Balloons using Deep Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

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 | Improving Tropical Cyclone Forecasting With Video Diffusion Models はコメントを受け付けていません

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 | LASSE: Learning Active Sampling for Storm Tide Extremes in Non-Stationary Climate Regimes はコメントを受け付けていません

Physically Constrained Generative Adversarial Networks for Improving Precipitation Fields from Earth System Models

要約 降水はさまざまなスケールにわたる複雑なプロセスから生じるため、地球システム … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph | Physically Constrained Generative Adversarial Networks for Improving Precipitation Fields from Earth System Models はコメントを受け付けていません

Fast, Scale-Adaptive, and Uncertainty-Aware Downscaling of Earth System Model Fields with Generative Machine Learning

要約 人為的気候変動の生態学的および社会経済的影響を評価するには、正確で高解像度 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.ao-ph, physics.geo-ph | Fast, Scale-Adaptive, and Uncertainty-Aware Downscaling of Earth System Model Fields with Generative Machine Learning はコメントを受け付けていません

Samudra: An AI Global Ocean Emulator for Climate

要約 予測用の AI エミュレーターは、従来の数値予測を上回る強力なツールとして … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph | Samudra: An AI Global Ocean Emulator for Climate はコメントを受け付けていません