2911 件の論文
本論文は、制御された実験と多次元的なエビデンスを用いて、戦略的なスペクトル選択（具体的にはRGBにレッドエッジ、NIR、およびSWIRバンドを組み合わせること）が、RGBベースラインと比較して全体の精度にわずかなトレードオフが生じるものの、単に利用可能なすべてのバンドを使用するよりもSentinel-2画像における植生分類の識別能力を効果的に高めることを示す、信頼性と説明可能性を備えたフレームワークであるTEMIFを紹介するものである。
本論文は、最小限の履歴データを用いて、個別の建物から国家規模のシステムに至るまでのマルチスケールにおける再生可能エネルギーの発電量と消費量のリアルタイムかつ同時予測を可能にし、高度なグリッド管理およびデマンドサイド戦略を支援する、スケーラブルでデータ効率の高い予測フレームワークであるSMARTEN v2.0を紹介するものである。
本論文は、表皮効果をモデル化するためにマクスウェル方程式から導出された偏微分方程式を空間離散化することにより、 および の伝達関数を持つ分数次フィルタを導出し、Oustaloup再帰型フィルタと比較検証された双一次変換による対応するデジタル実装を提示する。
「Application of Robust Mean-Difference Filtering to Relative Navigation of Formation Spacecraft」と題された本論文は、全著者の完全な同意が得られていないため著者らによって撤回されており、したがって引用や参考文献としての使用はすべきではありません。
本論文は、非協力型バイスタティックレーダーにおけるDPI抑制手法を提案するものであり、デコヒーレンス後の干渉成分を排除するために信号固有ベクトルの方向保存直交性を活用することで、目標の到来方向（DOA）推定精度を向上させるものである。
本研究は、ネパールにおける世帯のバイオガス利用を予測するための国家レベルの機械学習モデルの転用可能性を、異なる時期および地域的文脈にわたって評価しており、それらのモデルは世帯を相対的な確率によって順位付けする強力な能力を維持している一方で、その絶対的な普及率の予測は時期や場所によってドリフト（変動）することを発見しており、それゆえに、固定された予測としてではなく、エネルギー転換を監視するための適応的なベンチマークとして使用するのが最適であることを示唆している。
本研究は、膨張性軟弱土に2%のココナッツ繊維またはジュート繊維を混入することが、繊維の架橋作用や粒子間のインターロッキングといったメカニズムを通じて、可塑性と圧縮性を減少させつつ強度を高めることにより、その工学的性能を大幅に向上させ、土壌安定化のための持続可能な代替案を提供することを実証している。
本研究は、バングラデシュのハーディンジ橋における高流量イベントを予測するための様々な機械学習および深層学習モデルのベンチマークを行い、気象データのみのシナリオではランダムフォレストがニューラルネットワークを上回った一方で、現在の水文学的状態データを組み込むことは、モデル構造の複雑さよりも予測精度を大幅に向上させたものの、予測因子と対象との間でデータの系統が共有されているため、結果は運用上のスキルではなく再現可能なプロキシ・ベンチマークにとどまることを明らかにしている。
本研究は、ポイント・オブ・ケア応用に向けて、SARS-CoV-2スパイクタンパク質および前立腺特異抗原のラベルフリーな二重電気化学検出が可能な、低コストで携帯性に優れた、ガラス状炭素電極一体型遠心マイクロ流体CDプラットフォームを提示するものである。
本研究は、最適化されたCatBoostモデルを用い、ナノ・シェールおよび消石灰による安定化処理を施したカオリン粘土の無拘束一軸圧縮強度を正確に予測するとともに、不確実性を定量化し、可塑性や養生相互作用といった主要な物理的要因を特定する、物理学に基づいた説明可能な機械学習フレームワークを提案するものである。