-
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
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
Physics-informed neural wavefields with Gabor basis functions はコメントを受け付けていません
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
Assessing of Soil Erosion Risk Through Geoinformation Sciences and Remote Sensing — A Review はコメントを受け付けていません
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
Graph Theory Applications in Advanced Geospatial Research はコメントを受け付けていません
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
Implementing a new fully stepwise decomposition-based sampling technique for the hybrid water level forecasting model in real-world application はコメントを受け付けていません
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
Learning to Generate Lumped Hydrological Models 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 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
When Geoscience Meets Foundation Models: Towards General Geoscience Artificial Intelligence System はコメントを受け付けていません
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
SeisCLIP: A seismology foundation model pre-trained by multi-modal data for multi-purpose seismic feature extraction はコメントを受け付けていません
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
Self-Supervised Knowledge-Driven Deep Learning for 3D Magnetic Inversion はコメントを受け付けていません
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
An Unsupervised Machine Learning Approach for Ground-Motion Spectra Clustering and Selection はコメントを受け付けていません
Learning Neural PDE Solvers with Parameter-Guided Channel Attention
要約 科学的機械学習 (SciML) は、偏微分方程式 (PDE) によって支配 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn, physics.geo-ph
Learning Neural PDE Solvers with Parameter-Guided Channel Attention はコメントを受け付けていません