physics.geo-ph」カテゴリーアーカイブ

SVInvNet: A Densely Connected Encoder-Decoder Architecture for Seismic Velocity Inversion

要約 この研究では、さまざまなサイズのノイズのあるトレーニング データセットとノ … 続きを読む

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Graph Neural Network-based surrogate model for granular flows

要約 粒状流力学の正確なシミュレーションは、地滑りや土石流などのさまざまな地盤工 … 続きを読む

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A principled deep learning approach for geological facies generation

要約 観察不可能な体積内の地質相のシミュレーションは、さまざまな地球科学アプリケ … 続きを読む

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Prediction of Effective Elastic Moduli of Rocks using Graph Neural Networks

要約 この研究では、デジタル CT スキャン画像から岩石の有効弾性率を予測するた … 続きを読む

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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

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Edge-InversionNet: Enabling Efficient Inference of InversionNet on Edge Devices

要約 地震完全波形インバージョン (FWI) は、地震データから地下構造を推定す … 続きを読む

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Physics-informed neural wavefields with Gabor basis functions

要約 最近、物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) が、偏微分 … 続きを読む

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Assessing of Soil Erosion Risk Through Geoinformation Sciences and Remote Sensing — A Review

要約 過去数十年間に、広範囲にわたる浸食現象の顕著な発現が世界中で研究されました … 続きを読む

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Graph Theory Applications in Advanced Geospatial Research

要約 地理空間科学には、環境モニタリング交通からインフラ計画、位置ベースの分析や … 続きを読む

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Implementing a new fully stepwise decomposition-based sampling technique for the hybrid water level forecasting model in real-world application

要約 現実世界の水文時系列予測 (水位の予測など) では、さまざまな時変非定常信 … 続きを読む

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