Машинное Обучение

Exploring the limitations of transformer models for metocean forecasting
Трансформерные модели широко применяются в разных областях и часто рассматривают пространственно-временные данные как видеоподобные …
Процитировать DOI Статья на сайте издателя Исходный код
Neural network atmospheric bias correction on heterogeneous data with fine-scale dynamics preservation
Высокоразрешающие региональные модели численного прогноза погоды необходимы для описания атмосферной динамики, включая важные …
PDF Процитировать DOI Статья на сайте журнала Исходный код
ВOCCТАНОВЛЕНИЕ ПРИПОВЕРХНОСТНОЙ ВЛАЖНОСТИ АТМОСФЕРЫ НАД ОКЕАНОМ ПО ДАННЫМ СОПУТСТВУЮЩИХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Влажность воздуха в приповерхностном слое атмосферы над океаном является ключевым климатическим параметром, влияющим на процессы …
Процитировать DOI Paper link at journal`s website
ОЦЕНКА ДИНАМИКИ АТМОСФЕРЫ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ НЕЙРОСЕТЕВОГО МАСШТАБИРОВАНИЯ ПОЛЕЙ ПРИПОВЕРХНОСТНОГО ВЕТРА НАД БАРЕНЦЕВЫМ И КАРСКИМ МОРЯМИ
В настоящей работе рассматривается использование подхода глубокого обучения для масштабирования (повышения пространственного …
Процитировать DOI Статья на сайте журнала