Zobrazeno 1 - 10
of 671
pro vyhledávání: '"Constraints and Machine Learning"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Finding errors in machine learning applications requires a thorough exploration of their behavior over data. Existing approaches used by practitioners are often ad-hoc and lack the abstractions needed to scale this process. We present TorchQL, a prog
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.06686
Autor:
Li, Xiang1,2 (AUTHOR) xiangli@xju.edu.cn, Xue, Feihu2 (AUTHOR) pang_zijie@stu.xju.edu.cn, Ding, Jianli2 (AUTHOR) wangjj@xju.edu.cn, Xu, Tongren3 (AUTHOR) xutr@bnu.edu.cn, Song, Lisheng4 (AUTHOR) songls@ahnu.edu.cn, Pang, Zijie2 (AUTHOR), Wang, Jinjie2 (AUTHOR), Xu, Ziwei3 (AUTHOR) xuzw@bnu.edu.cn, Ma, Yanfei5 (AUTHOR) mayf@hebtu.edu.cn, Lu, Zheng3 (AUTHOR) legend.lz@mail.bnu.edu.cn, Wu, Dongxing3 (AUTHOR) dongxingwu@mail.bnu.edu.cn, Wei, Jiaxing3 (AUTHOR) jxwei@mail.bnu.edu.cn, He, Xinlei6 (AUTHOR) xinlei@sxu.edu.cn, Zhang, Yuan7 (AUTHOR) yuanzhang123@mail.bnu.edu.cn
Publikováno v:
Remote Sensing. Jun2024, Vol. 16 Issue 12, p2143. 30p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Mengying Cao, Qihao Weng
Publikováno v:
GIScience & Remote Sensing, Vol 61, Iss 1 (2024)
Vegetation phenology plays a pivotal role in ecological processes on terrestrial surfaces and the interactions between the biosphere and atmospheric feedback. Current attempts to retrieve vegetation phenology have primarily depended on vegetation ind
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8b384739df8442fa9a85795620279371
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Shang, Ke, Yao, Yunjun, Di, Zhenhua, Jia, Kun, Zhang, Xiaotong, Fisher, Joshua B., Chen, Jiquan, Guo, Xiaozheng, Yang, Junming, Yu, Ruiyang, Xie, Zijing, Liu, Lu, Ning, Jing, Zhang, Lilin
Publikováno v:
In Remote Sensing of Environment 1 May 2023 289
In this paper, we introduce a deep learning aided constraint encoding method to tackle the frequency-constraint microgrid scheduling problem. The nonlinear function between system operating condition and frequency nadir is approximated by using a neu
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2001.05775
Autor:
Xiang Li, Feihu Xue, Jianli Ding, Tongren Xu, Lisheng Song, Zijie Pang, Jinjie Wang, Ziwei Xu, Yanfei Ma, Zheng Lu, Dongxing Wu, Jiaxing Wei, Xinlei He, Yuan Zhang
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 16, Iss 12, p 2143 (2024)
Accurate estimation of surface evapotranspiration (ET) in the Heihe River Basin using remote sensing data is crucial for understanding water dynamics in arid regions. In this paper, by coupling physical constraints and machine learning for hybrid mod
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/bc1a688edb384f4f9f8c287a5815b64a
Publikováno v:
In International Journal of Electrical Power and Energy Systems December 2021 133