Schlagwort: Learning
Mithilfe von Deep Learning die planetarische Grenzschicht der Erde abbilden
Obwohl die Troposphäre oft als die Schicht der Atmosphäre angesehen wird, die der Erdoberfläche am nächsten liegt, ist die planetarische Grenzschicht (PBL) – die unterste Schicht der Troposphäre – tatsächlich…
Fortschritte bei der Erkennung von Gewächshausspitzen mit Deep Learning für eine verbesserte Analyse phänotypischer Merkmale
Die genaue Extraktion phänotypischer Merkmale aus Bilddaten ist für die Getreideforschung unerlässlich, die Erkennung von Ähren in Gewächshäusern ist jedoch aufgrund der umweltbedingten und physikalischen Ähnlichkeiten zwischen Ähren und Blättern…
Beschleunigen Sie die Entdeckung von Einzelmolekülmagneten durch Deep Learning
Die Synthese oder Untersuchung bestimmter Materialien in einer Laborumgebung stellt aufgrund von Sicherheitsbedenken, unpraktischen Versuchsbedingungen oder Kostenbeschränkungen häufig Herausforderungen dar. Als Reaktion darauf greifen Wissenschaftler zunehmend auf Deep-Learning-Methoden zurück, bei…
Deep Learning prognostiziert die Meereistrends in der Antarktis für das Jahr 2024 – voraussichtlich weiterhin in der Nähe historischer Tiefststände
Das Jahr 2023 ist weltweit das wärmste Jahr seit Beginn der Aufzeichnungen, begleitet von den höchsten gemessenen Meerestemperaturen. Inmitten dieser extremen und ungewöhnlichen klimatischen Bedingungen erholte sich die antarktische Meereisausdehnung…
Deep Learning enthüllt molekulare Geheimnisse explosiver Perchloratsalze
Perchlorate sind eine Klasse von Verbindungen, die für ihre explosive Natur berüchtigt sind. Dies wirft bei Experimenten mit komplexen Verbindungen, die Perchlorationen enthalten, Sicherheitsbedenken auf, da bereits die geringste Erschütterung…
Eine auf Deep Learning basierende Methode zur hochpräzisen Stomataerkennung und Leitfähigkeitsanalyse
Spaltöffnungen sind für die Regulierung von Wasser und Kohlendioxid in Pflanzen von entscheidender Bedeutung und beeinflussen die Photosynthese. Die traditionelle Stomata-Analyse war manuell und fehleranfällig, doch zur verbesserten Erkennung und…
3D-Pflanzensprosssegmentierung mit Deep Learning
Das Streben nach einer effizienten 3D-Segmentierung von Pflanzensprossen, die für die Extraktion phänotypischer Merkmale von Pflanzen von entscheidender Bedeutung ist, hat die Integration von Deep Learning mit Punktwolken vorangetrieben. Herkömmliche…
Grannen-Phänotypisierung mit fortgeschrittenem Deep Learning, mögliche Anwendungen bei der Automatisierung der Sortierung von Gerstengrannen
Grannen, borstenartige Fortsätze von Graspflanzen wie Weizen und Gerste, sind für den Schutz und die Samenverbreitung von entscheidender Bedeutung, wobei Widerhaken auf ihrer Oberfläche eine entscheidende Rolle spielen. Während die…
Forscher nutzen Deep Learning, um die räumliche und zeitliche Auflösung grober Niederschlagskarten zu verbessern
Starke Niederschläge können zu Naturkatastrophen wie Überschwemmungen oder Erdrutschen führen. Um die Häufigkeit dieser Extremereignisse vorherzusagen, sind globale Klimamodelle erforderlich, die sich durch den Klimawandel voraussichtlich ändern werden. Forscher des…
Deep Learning beschleunigt galaktische Berechnungen
Supernovae oder explodierende Sterne spielen eine entscheidende Rolle bei der Entstehung und Entwicklung von Galaxien. Allerdings ist es bekanntermaßen schwierig, Schlüsselaspekte dieser Phänomene in einigermaßen kurzer Zeit genau zu simulieren.…