環境モニタリング に関する最新の記事

新しい方法がSAR画像の凹凸推定を向上させて、より良い分析ができるようになったよ。

革新的なドローンが海上の船舶の検出と監視を手助けしてるよ。

新しい方法で、ドローンと水上車両のデータを使ってボートのヨー予測が向上するよ。

リモートセンシング画像セグメンテーションを改善するSAMの役割を探る。

ハイパースペクトル画像分析の精度を向上させる新しいモデルを紹介します。

水の波を使って、地方でも機械学習をもっと身近にする。

様々な分野での時系列データの変化を特定する方法。

新しい方法でロボットが安全にエリアをカバーし、挑戦に適応できるようになったよ。

研究は、サハラ以南のアフリカにおける農業モニタリングのための土地被覆マップの精度を評価します。

精密な用途のためのインターバンドカスケードレーザーの可能性を探る。

この研究は、ガスセンサーからの時系列データを分析する方法を見てるよ。

成功した養魚における餌と水質の役割を理解する。

この記事では、二重拡散とそれが海の挙動に与える影響を探るよ。

太陽光発電の都市センサーに関する研究は、都市モニタリングの課題と機会を浮き彫りにしてるよ。

災害前の衛星画像を使うことで、災害の影響を検出するのがより効果的になるよ。

効率的なドローンデータ収集のための革新的なバッグ・オブ・ビューズメソッドを発見しよう。

AIを使って野花のモニタリングと生態系の健康を向上させる。

深層学習が時間の経過による変化を可視化する役割を探る。

新しいセンサーが水中ロボットの水流検出を強化する。

新しいフレームワークが、環境の課題にもかかわらず、水中マッピングとセンシングを改善する。

初期状態を最適化することで、量子センサーの検出精度が向上する。

新しい制御システムが狭い水路での自律ボートの安全性を向上させてるよ。

HRFNetは、高度な特徴統合を通じて操作された衛星画像の検出を改善する。

MADSは時系列の欠損データを扱うための高度なソリューションを提供してるよ。

UANetが建物抽出の精度を向上させる役割を発見しよう。

ダイナミックパスコントロールが画像処理の効率をどう向上させるかを発見しよう。

新しい技術でレーダー画像の精度が上がって、ノイズが減るんだって。深層学習のおかげ。

この記事では、ドローンが森林で安全に航行するために強化学習をどう使っているかを探ります。

MorphoLanderは、ドローンが不規則な地面に安全に着陸できるように手助けして、厳しい環境での作業を向上させるんだ。

ESSAformerっていう新しいモデルが、ハイパースペクトル画像の品質をすごく向上させるよ。

検出システムが海のミッション中に水中グライダーの安全性を向上させるんだ。

この研究は、衛星画像での雲検出を強化するために視覚と言語のモデルを使ってるよ。

単純なアクチュエーターを使った小さなロボットは、さまざまな用途で期待できるよ。

科学者たちが大気中のCO2と風速を正確に測定する技術を開発したよ。

衛星データが植生や土壌の状態の監視をどう向上させるかを探る。

高度な画像処理技術を使って無人水上船のナビゲーションを改善する。

新しい手法でバンドパス信号の取得と回収が改善されるよ。

コンピュータープログラムは、放射線の種類を特定する手頃な方法を提供する。

量子イルミネーションが厳しい環境での物体検出をどう改善するか学ぼう。

新しい技術が超高速分光法のデータ収集を改善してる。