ترجمه فارسی مقاله بهبودهای یادگیری عمیق برای بازسازی میدان فضایی پراکنده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Deep Learning Improvements for Sparse Spatial Field Reconstruction
عنوان مقاله به فارسی بهبودهای یادگیری عمیق برای بازسازی میدان فضایی پراکنده
نویسندگان Robert Sunderhaft, Logan Frank, Jim Davis
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 40
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Computer Vision and Pattern Recognition,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی ,
توضیحات Submitted 22 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 22 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Accurately reconstructing a global spatial field from sparse data has been a longstanding problem in several domains, such as Earth Sciences and Fluid Dynamics. Historically, scientists have approached this problem by employing complex physics models to reconstruct the spatial fields. However, these methods are often computationally intensive. With the increase in popularity of machine learning (ML), several researchers have applied ML to the spatial field reconstruction task and observed improvements in computational efficiency. One such method in arXiv:2101.00554 utilizes a sparse mask of sensor locations and a Voronoi tessellation with sensor measurements as inputs to a convolutional neural network for reconstructing the global spatial field. In this work, we propose multiple adjustments to the aforementioned approach and show improvements on geoscience and fluid dynamics simulation datasets. We identify and discuss scenarios that benefit the most using the proposed ML-based spatial field reconstruction approach.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

بازسازی دقیق یک میدان مکانی جهانی از داده های پراکنده در چندین حوزه مانند علوم زمین و پویایی سیال یک مشکل دیرینه بوده است.از نظر تاریخی ، دانشمندان با استفاده از مدل های فیزیک پیچیده برای بازسازی زمینه های مکانی به این مشکل نزدیک شده اند.با این حال ، این روش ها اغلب از نظر محاسباتی فشرده هستند.با افزایش محبوبیت یادگیری ماشین (ML) ، چندین محقق ML را در وظیفه بازسازی میدان مکانی به کار گرفته و پیشرفت های خود را در کارآیی محاسباتی مشاهده کرده اند.یکی از این روشها در ARXIV: 2101.00554 با استفاده از ماسک پراکنده از مکان های سنسور و یک tessellation Voronoi با اندازه گیری سنسور به عنوان ورودی به یک شبکه عصبی حلقوی برای بازسازی زمینه فضایی جهانی.در این کار ، ما تنظیمات متعددی را در رویکرد فوق الذکر پیشنهاد می کنیم و پیشرفت هایی را در مجموعه داده های شبیه سازی ژئوسکی و سیال نشان می دهیم.ما سناریوهایی را که بیشترین بهره را با استفاده از رویکرد بازسازی زمینه ای مبتنی بر ML مبتنی بر ML ارائه می دهیم ، شناسایی و بحث می کنیم.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.