Mar, 2024

A2CI：面向大气研究的基于云计算和服务的地理空间基础设施

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TL;DR大地科学数据、地理空间基础设施、数据发现、数据管理以及大气科学研究是本论文的关键词，该论文介绍了一个通过云计算原则构建的气象分析系统的实施。
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发现论文，激发创造
  • 云端数据密集型超级计算：卫星图像全球分析

    本文介绍了在商业应用中使用云计算支持卫星图像的数据密集型分析的经验和使用自己的虚拟文件系统层演示的结果，证明与 HPC 存储系统相当的读取带宽，并展示了研究结果，包括在乌克兰识别田界和基于 Landsat 图像生成全球无云基础层。

    Feb, 2017

  • 探索面向地球科学数据分析的人工智能共同议程

    本文探讨了地球科学、遥感和人工智能领域近年来趋近的发展情况，强调了这些交叉学科的研究方向和挑战，提出了人工智能在遥感和地球科学领域中的应用，以及年轻研究人员应该如何应对这些挑战，从而推动遥感和地球科学的发展。

    Apr, 2021

  • 远程感知中异构系统的动态组合方法

    本文介绍了一种新的动态组合异构系统的方法，以进一步推进数据驱动的科学实践，以提高计算效率和特定科学领域的可用工具，并概述了一项以可组合基础架构为基础的案例研究，展示了火灾建模的应用。

    Nov, 2022

  • HAiVA：混合式 AI 辅助视觉分析框架，研究云属性对气候模式的影响

    研究云对地球气候系统的影响，并提出通过 AI 辅助可视化分析的混合模型来设计和测试海上云增白技术以评估其对气候模式的影响。

    May, 2023

  • 变革代理：从变化检测和变化字幕逐步推进互动综合变革解释与分析

    通过改变检测和改变标题、改变对象计数和改变原因分析等用户指令实现全面的改变解释和深入分析的交互式改变代理及其多层次改变解释模型的提出，利用 BI3 和 LPE、GDFA 来增强模型的特征表示能力，并通过 LEVIR-MCI 数据集的训练和广泛实验证明了其有效性和潜在潜力，为未来的研究提供了数据和代码。

    Mar, 2024

  • IceCloudNet: 从 SEVIRI 输入，通过稀缺监督学习预测冰雾和混合云

    该研究论文通过对三年的 SEVIRI 和 DARDAR 数据集进行卷积神经网络训练，创造了一种新的观测约束条件，以解决气候模型中对云含冰粒子的不确定性问题，并帮助评估改变气候和评估地球工程化方法中的卷云过程理解，并从而降低不确定性。

    Oct, 2023

  • 空气计算：6G 无线网络中新一代计算范式的调查

    提出了一种新的、下一代的范式，称为 Air Computing，它使用 3D 网络结构，包括低空平台、高空平台和低地球轨道，以与城市和农村区域的动态环境要求相适应，并使用 6G 无线网络作为基础通信系统，为所有应用程序提供动态、响应和高分辨率的计算和通信环境，并详细探讨了其组成部分、体系结构、重要用例和带来的优势及挑战。

    Sep, 2022

  • 空中联邦学习：无人机群的空地空气质量感知框架

    本文提出了一种基于联邦学习的空 - 地一体化空气质量感知框架，旨在进行精细化的三维空气质量监测和预测，其中在空中使用轻量级 Dense-MobileNet 模型进行 AQI 预测，而在地面上使用基于图卷积神经网络的长短时记忆模型来实时推理 AQI。经实验证明，在不损害数据隐私的前提下，此框架能够实现准确、高效的 AQI 感知。

    Jul, 2020

  • 太阳辐照传感器阵列的高级基于模拟的预测建模

    CAIDE 是一个基于云技术的新框架，用于实时监测、管理和预测太阳辐照度传感器农场，通过模型和仿真方法，同时管理多个传感器农场并实时改进预测模型。该框架利用模型化系统工程和物联网基础设施，在动态环境中支持太阳能电站的部署和分析。实验结果表明，CAIDE 框架在管理和预测太阳能发电的同时，可以实时提高预测模型的准确性，对太阳能电站的部署和可再生能源具有重要意义。

    Apr, 2024

  • 面向任务的无线边缘 AI 集成感知、计算和通信

    本文介绍了嵌入式 AI 技术在边缘计算中的应用，提出了一种物联网中使用无线传感器、计算和通信三项基础技术的全面集成方法，并通过两个具体的应用案例展示了任务导向的 ISCC 的优势以及一些实际挑战。

    Jun, 2023