-
最近の投稿
- TOFFE — Temporally-binned Object Flow from Events for High-speed and Energy-Efficient Object Detection and Tracking
- ELEGNT: Expressive and Functional Movement Design for Non-anthropomorphic Robot
- Tightly Coupled SLAM with Imprecise Architectural Plans
- LatentBKI: Open-Dictionary Continuous Mapping in Visual-Language Latent Spaces with Quantifiable Uncertainty
- Interaction Dataset of Autonomous Vehicles with Traffic Lights and Signs
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (32585) cs.CL (24637) cs.CR (2521) cs.CV (38784) cs.LG (37457) cs.RO (18976) cs.SY (2901) eess.IV (4651) eess.SY (2895) stat.ML (4943)
「physics.geo-ph」カテゴリーアーカイブ
Approaches for enhancing extrapolability in process-based and data-driven models in hydrology
要約 プロセスベースでデータ駆動型の水文学モデルの適用は、現代の水文学研究、特に … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.geo-ph
Approaches for enhancing extrapolability in process-based and data-driven models in hydrology はコメントを受け付けていません
Controllable seismic velocity synthesis using generative diffusion models
要約 正確な地震波速度の推定は、地球の地下構造の理解、天然資源の評価、地震の危険 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.geo-ph
Controllable seismic velocity synthesis using generative diffusion models はコメントを受け付けていません
ORBIT: Oak Ridge Base Foundation Model for Earth System Predictability
要約 地球システムの予測可能性は、環境力学の複雑さと関係する多数の変数によって挑 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.DC, eess.IV, physics.ao-ph, physics.geo-ph
ORBIT: Oak Ridge Base Foundation Model for Earth System Predictability はコメントを受け付けていません
ORBIT: Oak Ridge Base Foundation Model for Earth System Predictability
要約 地球システムの予測可能性は、環境力学の複雑さと関係する多数の変数によって挑 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.DC, eess.IV, physics.ao-ph, physics.geo-ph
ORBIT: Oak Ridge Base Foundation Model for Earth System Predictability はコメントを受け付けていません
ORBIT: Oak Ridge Base Foundation Model for Earth System Predictability
要約 地球システムの予測可能性は、環境力学の複雑さと関係する多数の変数によって挑 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.DC, eess.IV, physics.ao-ph, physics.geo-ph
ORBIT: Oak Ridge Base Foundation Model for Earth System Predictability はコメントを受け付けていません
Machine learning surrogates for efficient hydrologic modeling: Insights from stochastic simulations of managed aquifer recharge
要約 プロセスベースの水文モデルは、陸域の水循環を理解し、現代の水資源問題に対処 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.geo-ph
Machine learning surrogates for efficient hydrologic modeling: Insights from stochastic simulations of managed aquifer recharge はコメントを受け付けていません
DINOv2 Rocks Geological Image Analysis: Classification, Segmentation, and Interpretability
要約 この研究では、特に地球科学における DINOv2 の応用に焦点を当てて、岩 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.geo-ph
DINOv2 Rocks Geological Image Analysis: Classification, Segmentation, and Interpretability はコメントを受け付けていません
Shakebot: A Low-cost, Open-source Robotic Shake Table for Earthquake Research and Education
要約 振動表は、地震現象をシミュレートし、地震力に対する構造物の応答をテストする … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO, physics.geo-ph
Shakebot: A Low-cost, Open-source Robotic Shake Table for Earthquake Research and Education はコメントを受け付けていません
AI for Extreme Event Modeling and Understanding: Methodologies and Challenges
要約 近年、人工知能(AI)は地球システム科学を含むさまざまな分野に深い影響を与 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.ao-ph, physics.geo-ph
AI for Extreme Event Modeling and Understanding: Methodologies and Challenges はコメントを受け付けていません
DustNet: skillful neural network predictions of Saharan dust
要約 大気中には何百万トンもの鉱物粉塵が浮遊しており、天候や気候と相互作用します … 続きを読む
カテゴリー: 86-06(Primary), 86A10(Secondary), cs.AI, I.2.1, physics.ao-ph, physics.data-an, physics.geo-ph
DustNet: skillful neural network predictions of Saharan dust はコメントを受け付けていません