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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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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
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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
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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
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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
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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
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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
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Latent Diffusion Model for Conditional Reservoir Facies Generation
要約 限られた測定値に基づいて正確で地質学的に現実的な貯留層相を作成することは、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.geo-ph, stat.ML
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