Zobrazeno 1 - 10
of 99
pro vyhledávání: '"generative deep learning"'
Autor:
Tobias Sebastian Finn, Charlotte Durand, Alban Farchi, Marc Bocquet, Pierre Rampal, Alberto Carrassi
Publikováno v:
Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Vol 16, Iss 10, Pp n/a-n/a (2024)
Abstract We introduce deep generative diffusion for multivariate and regional surrogate modeling learned from sea‐ice simulations. Given initial conditions and atmospheric forcings, the model is trained to generate forecasts for a 12‐hr lead time
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5f0fa5fd7d804c349f2852c865b43a66
Publikováno v:
Scientific Reports, Vol 14, Iss 1, Pp 1-13 (2024)
Abstract This study aims to propose a generative deep learning model (GDLM) based on a variational autoencoder that predicts macular optical coherence tomography (OCT) images following full-thickness macular hole (FTMH) surgery and evaluate its clini
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b10f751a2bc546c1b39c13a726c7cacb
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 14, Iss 10, p 4316 (2024)
In recent times, transformer-based deep learning models have risen in prominence in the field of machine learning for a variety of tasks such as computer vision and text generation. Given this increased interest, a historical outlook at the developme
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e1a5f34c72eb4aedbb2d7a510596d3c4
Autor:
Mohit Anand, Friedrich J. Bohn, Gustau Camps-Valls, Rico Fischer, Andreas Huth, Lily-belle Sweet, Jakob Zscheischler
Publikováno v:
Environmental Data Science, Vol 3 (2024)
Globally, forests are net carbon sinks that partly mitigates anthropogenic climate change. However, there is evidence of increasing weather-induced tree mortality, which needs to be better understood to improve forest management under future climate
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/982e532de0704f5394fbc67fc346660b
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 99111-99129 (2023)
We present RGB-D-Fusion, a multi-modal conditional denoising diffusion probabilistic model to generate high resolution depth maps from low-resolution monocular RGB images of humanoid subjects. Accurately representing the human body in 3D is a very ac
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ec547bd88e254b7685b08bed63f5b419
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.