Neuste Artikel für Umweltüberwachung

Einsatz von Satellitenbildern und maschinellem Lernen für eine präzise Landklassifizierung.

Optimierung von Satellitenmissionen durch dezentrale Entscheidungsfindung und effektive Kommunikation.

Verbesserungen in der Raman-Spektroskopie durch Nanostrukturen erhöhen die Möglichkeiten zur Materialanalyse.

Eine neue Methode zum Feintuning von Resonanzfrequenzen in Mikroringresonatoren mit passiven Techniken.

Die Forschung zu drahtlosen wiederaufladbaren Sensornetzwerken zielt darauf ab, das Energiemanagement und die Zuverlässigkeit zu verbessern.

Zellfreie Biosensoren versprechen günstige Lösungen für Umwelt- und Gesundheitsüberwachung.

Ein Blick auf Methoden zur Verbesserung der Farbkonstanz in verschiedenen Bildern.

AMBER schneidet bei der Klassifizierung von hyperspektralen Bildern besser ab als CNNs und zeigt eine verbesserte Genauigkeit.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit der Datensammlung und -rekonstruktion von Sensoren.

Innovative Methode verbessert die Qualität von 3D-Karten mit LiDAR- und Kameradaten.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Analyse von Meereis durch Bildsegmentierung.

Lern, wie LoRa die Kommunikation in der Landwirtschaft verbessert, um effizienter zu arbeiten.

Eine neue Methode verbessert das 3D-Modellieren von natürlichen Oberflächen mithilfe von begrenzten Satellitenbildern.

Eine neue Methode zur Verbesserung von Vorhersagen in Sensornetzwerken mithilfe von Daten aus Clustern.

Wir stellen HEDGTC vor, um die Analyse von spatiotemporalen Daten zu verbessern.

Zentralität nutzen, um den Datenaustausch in fahrzeugbasierten Sensornetzwerken zu verbessern.

Erforschen, wie quantenmässige Beleuchtung Lidar- und Radarsysteme verbessern kann.

Effiziente Methoden für Signalabtastung und -wiederherstellung erkunden.

In diesem Artikel geht's um die Integration von visuellen und akustischen Daten in UUVs für die Fischzucht.

Drohnen können jetzt effizient Sachen von beweglichen Plattformen greifen und bewegen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Klassifizierung von Unterwasserbildern, indem sie wichtige Merkmale isoliert.

Die Kombination von Features verbessert die Genauigkeit der Unterwasser-Schallklassifikation.

Transfer-Lernen verbessert die Audio-Klassifizierung für die Erkennung von Unterwassergeräuschen.

Neue Methoden integrieren mehrere Nanoporen für schnellere und genauere Messungen.

LSSDM bietet eine effektive Lösung, um Lücken in multivariaten Zeitreihendaten zu füllen.

Neue Methoden verbessern die Kartierung in sich verändernden Umgebungen für Maschinen.

Neue ARTIC-Amp Methode verbessert die Viruserkennung in Proben mit niedriger Viruslast.

Neue Methoden helfen Robotern, sicher Wanderwege mit Hindernissen zu navigieren.

Ein Blick auf die Leistung und Haltbarkeit des SWIR-Detektors von TROPOMI im Weltraum.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Satellitenbild-Erkennung bei gleichzeitiger Kostenkontrolle.

Langzeitdaten geben Einblicke in Partikel, die die Sicherheit im Weltraum beeinflussen.

Neue Methoden verbessern das Tracking von Drohnen für bessere Überwachungsanwendungen.

Satellitendaten nutzen, um die Fluterkennung und Reaktion weltweit zu verbessern.

Neue Lichtwellenleiter-Technologie verbessert die Schallwahrnehmung für verschiedene Anwendungen.

Wissenschaftler verbessern Regenvorhersagen mit innovativen Radar-Techniken und multik Quellen.

Satellitenbilder nutzen, um das Verständnis von Armut durch detaillierte Flächennutzungskartierung zu verbessern.

Eine Methode, die LRT und Unterraummprojektion kombiniert, verbessert die Erkennung schwacher Signale.

Eine neue Methode ermöglicht es Computern, Linien in Bildern mit weniger Labels zu finden.

Lerne, wie du bedeutende Veränderungen in Zeitreihendaten effektiv erkennen kannst.

Entdecke, wie AUVs sich im Meer bewegen und die Tiefen erkunden.