-
最近の投稿
- 3D Water Quality Mapping using Invariant Extended Kalman Filtering for Underwater Robot Localization
- Hybrid Visual Servoing of Tendon-driven Continuum Robots
- Embodying Control in Soft Multistable Grippers from morphofunctional co-design
- View-Invariant Policy Learning via Zero-Shot Novel View Synthesis
- ModSkill: Physical Character Skill Modularization
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (34028) cs.CL (25726) cs.CR (2616) cs.CV (39965) cs.LG (39031) cs.RO (19850) cs.SY (3019) eess.IV (4757) eess.SY (3013) stat.ML (5150)
「physics.geo-ph」カテゴリーアーカイブ
A Neural Operator-Based Emulator for Regional Shallow Water Dynamics
要約 沿岸地域は、海面上昇や極端な気象現象の影響に対して特に脆弱です。 これらの … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.comp-ph, physics.geo-ph
コメントする
Multispectral Indices for Wildfire Management
要約 山火事の頻度と重症度の増加には、効果的な監視と管理のための高度な方法が必要 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, eess.IV, I.2.10, physics.geo-ph
コメントする
Biogeochemistry-Informed Neural Network (BINN) for Improving Accuracy of Model Prediction and Scientific Understanding of Soil Organic Carbon
要約 ビッグデータと人工知能（AI）の急速な発展は、世界的な炭素循環やその他の生 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.geo-ph
Biogeochemistry-Informed Neural Network (BINN) for Improving Accuracy of Model Prediction and Scientific Understanding of Soil Organic Carbon 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
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
Physically Guided Deep Unsupervised Inversion for 1D Magnetotelluric Models
要約 地熱エネルギーや白色水素などの非在来型エネルギー源に対する世界的な需要には … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.app-ph, physics.geo-ph
Physically Guided Deep Unsupervised Inversion for 1D Magnetotelluric Models はコメントを受け付けていません
Sims: An Interactive Tool for Geospatial Matching and Clustering
要約 地理空間データの取得、処理、視覚化には、特に大規模な時空間ドメインの場合、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.geo-ph
Sims: An Interactive Tool for Geospatial Matching and Clustering はコメントを受け付けていません
Sims: An Interactive Tool for Geospatial Matching and Clustering
要約 地理空間データの取得、処理、視覚化には、特に大規模な時空間ドメインの場合、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.geo-ph
Sims: An Interactive Tool for Geospatial Matching and Clustering はコメントを受け付けていません
Enhanced anomaly detection in well log data through the application of ensemble GANs
要約 敵対的生成ネットワーク (GAN) は、画像データセットのデータ分布のモデ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.geo-ph
Enhanced anomaly detection in well log data through the application of ensemble GANs はコメントを受け付けていません
A Haptic-Based Proximity Sensing System for Buried Object in Granular Material
要約 粒状物質内の物体の近接認識は、特に掃海などの用途では重要です。 しかし、粒 … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO, physics.flu-dyn, physics.geo-ph, physics.ins-det
A Haptic-Based Proximity Sensing System for Buried Object in Granular Material はコメントを受け付けていません