-
最近の投稿
- Online Adaptation of Terrain-Aware Dynamics for Planning in Unstructured Environments
- ‘Don’t Do That!’: Guiding Embodied Systems through Large Language Model-based Constraint Generation
- SGN-CIRL: Scene Graph-based Navigation with Curriculum, Imitation, and Reinforcement Learning
- Olfactory Inertial Odometry: Sensor Calibration and Drift Compensation
- Chronoamperometry with Room-Temperature Ionic Liquids: Sub-Second Inference Techniques
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39257) cs.CL (29715) cs.CV (44646) cs.HC (2989) cs.LG (44171) cs.RO (23444) cs.SY (3577) eess.IV (5131) eess.SY (3569) stat.ML (5743)
「physics.geo-ph」カテゴリーアーカイブ
High-Precision Geosteering via Reinforcement Learning and Particle Filters
要約 掘削作業の重要なコンポーネントであるジオステアリングには、従来、坑井のログ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.geo-ph
High-Precision Geosteering via Reinforcement Learning and Particle Filters はコメントを受け付けていません
EarthPT: a time series foundation model for Earth Observation
要約 EarthPT は、地球観測 (EO) の事前訓練済みトランスフォーマーで … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.geo-ph
EarthPT: a time series foundation model for Earth Observation はコメントを受け付けていません
SeisT: A foundational deep learning model for earthquake monitoring tasks
要約 基本的な地震記録である地震記録は、地震の研究と監視に革命をもたらしました。 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.geo-ph
SeisT: A foundational deep learning model for earthquake monitoring tasks はコメントを受け付けていません
Reconstruction of Fields from Sparse Sensing: Differentiable Sensor Placement Enhances Generalization
要約 限られたデータポイントから複雑で高次元のグローバルフィールドを再作成するこ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.geo-ph
Reconstruction of Fields from Sparse Sensing: Differentiable Sensor Placement Enhances Generalization はコメントを受け付けていません
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
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.geo-ph
SVInvNet: A Densely Connected Encoder-Decoder Architecture for Seismic Velocity Inversion はコメントを受け付けていません
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
カテゴリー: cs.LG, I.6.8, physics.geo-ph
Graph Neural Network-based surrogate model for granular flows はコメントを受け付けていません
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
カテゴリー: cs.LG, physics.geo-ph
A principled deep learning approach for geological facies generation はコメントを受け付けていません
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
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.geo-ph
Prediction of Effective Elastic Moduli of Rocks using Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません
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
Latent Diffusion Model for Conditional Reservoir Facies Generation はコメントを受け付けていません
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
Edge-InversionNet: Enabling Efficient Inference of InversionNet on Edge Devices はコメントを受け付けていません