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PDEBENCH: An Extensive Benchmark for Scientific Machine Learning
要約 機械学習を用いた物理システムのモデリングは、近年、関心が高まっている。いく … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.flu-dyn, physics.geo-ph
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Benchmarking YOLOv5 and YOLOv7 models with DeepSORT for droplet tracking applications
要約 マイクロフルイディクスにおける液滴の追跡は困難な作業です。 困難は、一般的 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.flu-dyn
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PDEBENCH: An Extensive Benchmark for Scientific Machine Learning
要約 近年、物理システムの機械学習ベースのモデリングに対する関心が高まっています … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.flu-dyn, physics.geo-ph
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Mesh Neural Networks for SE(3)-Equivariant Hemodynamics Estimation on the Artery Wall
要約 計算流体力学 (CFD) は、患者固有の心血管疾患の診断と予後のための貴重 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, math.GR, physics.flu-dyn
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Physics-informed compressed sensing for PC-MRI: an inverse Navier-Stokes problem
要約 ノイズが多くまばらな位相コントラスト磁気共鳴信号から速度場を再構築するため … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, math.OC, physics.comp-ph, physics.data-an, physics.flu-dyn
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Rotationally Equivariant Super-Resolution of Velocity Fields in Two-Dimensional Fluids Using Convolutional Neural Networks
要約 この論文では、回転等分散の観点から、二次元流体の速度場の超解像 (SR) … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.ao-ph, physics.flu-dyn
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DeepClouds.ai: Deep learning enabled computationally cheap direct numerical simulations
要約 特に大気中の雲の端での乱流のシミュレーションは、本質的に困難な作業です。 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.ao-ph, physics.flu-dyn
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Bubble identification from images with machine learning methods
要約 気泡流画像の自動的かつ信頼性の高い処理は、包括的な実験シリーズの大規模デー … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.flu-dyn
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Topological Analysis of Ensembles of Hydrodynamic Turbulent Flows — An Experimental Study
要約 このアプリケーションペーパーは、乱流の定量的比較のためのトポロジカルデータ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CG, cs.CV, cs.GR, cs.LG, physics.flu-dyn
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