-
最近の投稿
- 3D Equivariant Visuomotor Policy Learning via Spherical Projection
- Generalization Bounds for Heavy-Tailed SDEs through the Fractional Fokker-Planck Equation
- Statistical Taylor Expansion
- Humans Coexist, So Must Embodied Artificial Agents
- BOPO: Neural Combinatorial Optimization via Best-anchored and Objective-guided Preference Optimization
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39070) cs.CL (29554) cs.CV (44473) cs.HC (2974) cs.LG (43974) cs.RO (23299) cs.SY (3561) eess.IV (5120) eess.SY (3553) stat.ML (5712)
「physics.geo-ph」カテゴリーアーカイブ
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
Integrating Physics of the Problem into Data-Driven Methods to Enhance Elastic Full-Waveform Inversion with Uncertainty Quantification
要約 Full-Waveform Inversion (FWI) は、記録された … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.geo-ph
Integrating Physics of the Problem into Data-Driven Methods to Enhance Elastic Full-Waveform Inversion with Uncertainty Quantification はコメントを受け付けていません
When Geoscience Meets Foundation Models: Towards General Geoscience Artificial Intelligence System
要約 人工知能 (AI) は地球科学を大幅に進歩させましたが、地球の複雑な力学を … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.geo-ph
When Geoscience Meets Foundation Models: Towards General Geoscience Artificial Intelligence System はコメントを受け付けていません