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「physics.geo-ph」カテゴリーアーカイブ
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
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, eess.SP, physics.geo-ph
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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
カテゴリー: cs.AI, physics.comp-ph, physics.geo-ph
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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
カテゴリー: 74Lxx, 86-01, 91B05, cond-mat.dis-nn, cs.CV, J.2, physics.data-an, physics.geo-ph
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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
カテゴリー: cs.CE, cs.CY, cs.LG, physics.geo-ph
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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
カテゴリー: cs.LG, physics.geo-ph
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Learning to Generate Lumped Hydrological Models
要約 集中水文モデル構造では、集水域の水文機能はわずかなパラメーターによって特徴 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.geo-ph
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When Geoscience Meets Foundation Models: Towards General Geoscience Artificial Intelligence System
要約 地球科学基礎モデルは、地球システムのダイナミクスをシミュレートして理解する … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.geo-ph
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SeisCLIP: A seismology foundation model pre-trained by multi-modal data for multi-purpose seismic feature extraction
要約 特定のタスクに合わせて特定の深層学習モデルをトレーニングすることは、地震学 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.geo-ph
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Self-Supervised Knowledge-Driven Deep Learning for 3D Magnetic Inversion
要約 磁気反転法は非破壊地球物理学的手法の一つであり、地表磁気異常データから地下 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.geo-ph
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An Unsupervised Machine Learning Approach for Ground-Motion Spectra Clustering and Selection
要約 応用科学における機械学習の急速な発展に助けられ、シーケンスデータのクラスタ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.geo-ph
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