High Performance Computing and Artificial Intelligence for Geosciences
Lingua: inglese
Editore: MDPI AG, 2023
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In total, this Special Issue includes 11 papers. Firstly, Qi et al. conducted research on the large-scale non-uniform parallel solution of the two-dimensional Saint-Venant equations for flood behavior modeling. Zhang et al. proposed an efficient deep learning-based mineral identification method. Subsequently, Huang et al. proposed a named entity recognition method for geological news based on BERT model. Yang et al. proposed an automatic landslide identification method to solve the problem of the time-consuming nature and low efficiency of traditional landslide identification methods. Du et al. analyzed the potential of unsupervised machine learning methods for submarine landslide prediction. Wang et al. performed parallel computations on the inversion algorithm of the two-dimensional ZTEM. Xu et al. used the sliding window method and gray relational analysis to extract features from multi-source real-time monitoring data of landslides. Furthermore, Cao et al. proposed a new method called dual encoder transform (DualET) for the short-term prediction of photovoltaic power. Hao et al. conducted a series of parallel optimizations and large-scale parallel simulations on the high-resolution ocean model. Wang et al. proposed a time series prediction model for landslide displacements using mean-based low-rank autoregressive tensor completion. Finally, Yang et al. developed a measure of site-level gross primary productivity (GPP) using the GeoMAN model. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 613.…
Codice articolo IB-3844710
- Titolo
- High Performance Computing and Artificial Intelligence for Geosciences
- Editore
- MDPI AG
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Gebundene Ausgabe
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3036581804
- ISBN 13
- 9783036581804
- Peso dell'articolo
- 613 grammi
In totale, questo numero speciale include 11 documenti. In primo luogo, Qi et al. ha condotto ricerche sulla soluzione parallela non uniforme su larga scala delle equazioni bidimensionali di Saint-Venant per la modellazione del comportamento delle inondazioni. Zhang et al. proposto un metodo efficiente di identificazione dei minerali basato sul deep learning. Successivamente, Huang et al. proposto un metodo di riconoscimento dell'entità denominato per le notizie geologiche basato sul modello BERT. Yang et al. ha proposto un metodo automatico di identificazione delle frane per risolvere il problema della natura dispendiosa in termini di tempo e della bassa efficienza dei metodi tradizionali di identificazione delle frane. Du et al. ha analizzato il potenziale dei metodi di apprendimento automatico non supervisionati per la previsione delle frane sottomarine. Wang et al. eseguito calcoli paralleli sull'algoritmo di inversione della ZTEM bidimensionale. Xu et al. utilizzato il metodo della finestra scorrevole e l'analisi relazionale grigia per estrarre le caratteristiche dai dati di monitoraggio in tempo reale multi-sorgente delle frane. Inoltre, Cao et al. proposto un nuovo metodo chiamato dual encoder transform (DualET) per la previsione a breve termine dell'energia fotovoltaica. Hao et al. ha condotto una serie di ottimizzazioni parallele e simulazioni parallele su larga scala sul modello oceanico ad alta risoluzione. Wang et al. ha proposto un modello di previsione di serie temporali per spostamenti franosi utilizzando il completamento del tensore autoregressivo di basso rango basato sulla media. Infine, Yang et al. sviluppato una misura della produttività primaria lorda (PGP) a livello di sito utilizzando il modello GeoMAN.
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