Articoli più recenti per Assimilazione dei dati

Esaminando come la circolazione oceanica influisce sul clima e i potenziali impatti dei cambiamenti climatici.

iPOD offre una soluzione pratica per gestire i dati in simulazioni complesse di PDE.

I modelli di machine learning come FourCastNet migliorano l'accuratezza delle previsioni del tempo grazie all'assimilazione dei dati.

Un nuovo algoritmo migliora le previsioni modellando gli errori di fondo in modo più accurato.

Uno sguardo alle tecniche avanzate per una migliore assimilazione e filtraggio dei dati.

Nuove antenne radar puntano a migliorare le previsioni delle correnti superficiali nelle acque costiere.

Un nuovo framework migliora il modeling predittivo integrando dati da sensori e simulazioni.

PINN-Ray migliora la modellazione dei robot morbidi con l'integrazione di fisica e dati.

I droni migliorano la raccolta di dati sulla qualità dell'aria attraverso metodi di apprendimento collaborativo.

Questo articolo parla di come prevedere sistemi debolmente turbolenti usando osservazioni limitate e metodi avanzati.

Scopri come i modelli a ordine ridotto aiutano ad analizzare sistemi complessi usando l'entropia di causalità.

Un nuovo modello migliora le previsioni meteo usando dati satellitari e machine learning.

Impara a gestire le incertezze nella modellazione per prendere decisioni migliori.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza e l'efficienza nelle previsioni del tempo usando il machine learning.

FuXi Weather usa il machine learning per previsioni del tempo più precise.

Questo metodo migliora la comprensione dei materiali morbidi come gli idrogeli tramite la dinamica delle bolle.

Nuovi metodi migliorano la scoperta di materiali in elettronica, energia e chimica.

Usare il deep learning per migliorare l'assimilazione dei dati nelle previsioni del tempo.

Un nuovo strumento per migliorare le previsioni usando tecniche di deep learning e assimilazione dei dati.

Usare modelli di diffusione migliora le previsioni dei dati in ambienti rumorosi.

Esaminando modelli di turbolenza e assimilazione dei dati per le previsioni del comportamento dei fluidi.

Esplorando i progressi e le sfide nella tecnologia dei gemelli digitali in medicina per trattamenti personalizzati.

Scopri come CODA migliora l'assimilazione dei dati e la modellazione di sistemi complessi usando le reti neurali.

Nuovi metodi migliorano le previsioni nei sistemi complessi, soprattutto nella geoscienza.

Uno sguardo a come i campi magnetici del Sole influenzano il meteo spaziale e la tecnologia sulla Terra.

Un nuovo framework per migliorare le previsioni nei sistemi complessi usando dati passati.

Svelare i misteri delle supernovae usando piccole particelle chiamate neutrini.

Una panoramica dell'assimilazione dei dati in sistemi complessi e imprevedibili.

Un nuovo approccio migliora le previsioni per il flusso di sangue negli aneurismi cerebrali e i rischi di rottura.

FLRNet migliora la ricostruzione del flusso fluido usando dati limitati dei sensori.

Uno sguardo al potenziale di GraphCast e NeuralGCM nel migliorare le previsioni meteo.

Uno sguardo alle complessità nel predire i comportamenti dei fluidi nel tempo.

Scopri come le soluzioni di morphing delle forme aiutano a risolvere equazioni complesse con dati reali.

Uno sguardo a come questo modello aiuta nella dinamica dei fluidi.

Un nuovo metodo migliora le simulazioni del flusso sanguigno per previsioni cardiovascolari più accurate.

Un nuovo metodo che utilizza reti neurali migliora l'accuratezza nelle previsioni del tempo.

LD-EnSF migliora l'assimilazione dei dati per sistemi complessi, aumentando precisione ed efficienza.

Samudra è uno strumento veloce e avanzato per le previsioni oceaniche, fondamentale per la scienza del clima.

Scopri come gli errori nei tropici influenzano le previsioni del tempo lontane.

Scopri come la registrazione dei set di punti mette ordine ai dati sparsi.