climate change | BriefGPT - AI 论文速递

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ICLR利用深度上下文和地理先验信息从 Sentinel-2 映射地表自然属性
我们发展了一个多模态监督深度学习框架，利用卫星图像数据来预测地表的自然度，以增进我们对生态系统的环境保护的理解。
PDF7 days ago
CLIMATELI: 评估气候变化数据中的实体链接
通过 CLIMATELI 数据集，评估现有的实体链接模型在气候变化主题中的表现，并提出用于气候变化实体的自动筛选方法
PDF10 days ago
自动昆虫监测的机器学习流程
通过相机陷阱监测昆虫，包括目标检测、飞蛾和非飞蛾的分类、详细识别昆虫物种和个体跟踪，为昆虫学提供了可扩展的数据采集工具。
PDF16 days ago
CoastTerm：沿海科学文献的跨学科术语提取语料库
气候变化对沿海地区的影响越来越大，特别是对活跃但脆弱地区的影响，需要各方不同利益相关者和学科间的合作，以制定有效的环境保护政策。我们引入了一个新颖的专门语料库，包括 2,491 个句子，来自 410 个有关沿海地区的科学摘要，用于自动术语提
PDF21 days ago
BTS: 建设时间序列数据集：为大规模建筑分析赋能
通过提供建筑时间序列（BTS）数据集，本研究试图解决建筑分析领域中普遍存在的可访问、可获取和全面的真实世界数据集的缺乏问题，并通过对时间序列本体分类和零样本预测等任务的评测，为建筑分析中的互操作性挑战提供了关键的初步步骤。
PDF21 days ago
基于深度视觉的沿海洪水预测框架，应对气候变化及岸线适应
在追求计算效率的过程中，提出了训练高保真、基于深度学习的沿海洪水预测模型的系统框架，通过与地质统计回归方法和传统机器学习方法进行性能验证，表明其对预测质量的显著提升，并提供了阿布扎比海岸的综合数据集，用于评估未来的沿海洪水预测模型。
PDFa month ago
利用储水池计算通过空间相关性预测远距离地区的未观测气候时间序列数据
通过两种预测方法（储水层计算和向量自回归模型）研究了远程地点的气候要素的低成本和准确预测，发现预测精度随观测地点与目标地点之间的距离降低而下降，机器学习方法可以更有效地预测远程地点的气候要素。
PDFa month ago
基于变化检测的 Sentinel-2 卫星图像滑坡地形图绘制
本文研究了利用 Sentinel-2 影像自动地绘制新发生滑坡的方法。我们提出了一种新颖的深度学习架构，用于融合 Sentinel-2 双时相影像和数字高程模型数据，并展示了其在与文献中的其他变化检测模型相比具有良好性能。同时，我们还创建了
PDFa month ago
河流网络拓扑在神经洪水预测中的价值
气候变化对河流洪水产生了更频繁和更强烈的影响。本文通过运用 GNN 模型分析河流网络中的测量站点和邻接关系，发现模型无法很好地利用河流网络拓扑信息进行预测，并且在突发性洪水情况的预测上存在困难，这表明神经预测不总是能从图形结构中受益的潜在现
PDFa month ago
大型语言模型中的气候虚假信息去除
气候变化的误导信息是解决人类面临的最严重威胁之一的关键障碍，本文研究了大型语言模型在气候信息方面的事实准确性。通过使用真假标记的问答数据对语言模型进行微调和评估，比较了开源模型，并评估它们对气候变化问题生成真实回答的能力。我们还研究了故意注
PDFa month ago
强化农业 4.0 的传粉者保护：通过物体识别监测蜜蜂
使用计算机视觉和目标识别技术自动追踪和报告蜜蜂行为，以实现保护传粉动物，推动环境监测和全球粮食安全，进而提供一个可解释的人工智能接口，方便非技术专家利用蜜蜂检测事件生成时间戳报告和图表，以促进环保产业的负责任消费和生产。
PDFa month ago
将因果表示学习与动力系统结合用于科学
我们将因果表示学习与动力系统以及其假设联系起来，应用在可辨识的方法上，建立可辨识且实用的模型，从而解决下游任务，如分布外分类和治疗效果估计，并在真实气候数据中成功回答与现有气候变化文献相符的下游因果问题。
PDFa month ago
全局 - 局部细节引导的光学遥感图像中的海冰识别变压器
通过全局 - 局部细节引导转换器（GDGT）方法，结合全局结构相关特征和局部空间细节特征，在光学遥感图像中提出了一种海冰识别方法，实验证明了 GDGT 的有效性和先进性。
PDFa month ago
在气候错误信息中检测谬误：技术认知方法用于识别误导性论证
气候变化的错误信息是一个复杂的社会问题，在技术和心理学交叉领域需要综合性、跨学科的解决方案，本研究提出了一种 “技术认知” 方法，将心理学和计算机科学研究综合起来，通过解构气候变化的错误信息进行分类，培训模型以检测这些错误信息中的谬误。
PDF2 months ago
灾难保险：一种自适应的鲁棒优化方法
透过引入适用于计算灾难保险费率的新颖自适应鲁棒优化（ARO）框架并结合美国国家洪水保险计划（NFIP）的实际案例研究，本研究首次应用 ARO 方法进行灾难保险定价，并设计了保护历史和预测未来风险的方法，这样可以直接纳入气候变化所带来的加剧风
PDF2 months ago
故事转轨迹 (N2T+)：从人口贩卖文本语料中提取生活与生命的路径
气候变化和政治动荡导致许多社区承受极大困难，迫使数百万易受攻击的人口放弃家园，寻求更安全的地区。本文提出了一种名为 N2T+（Narrative to Trajectory）的系统，利用数据科学和自然语言处理技术分析贩运故事，自动提取相关位
PDF2 months ago
基于物理的深度学习揭示挪威城市中升高的供暖需求增加空气污染
研究探讨了气候因素对空气质量的影响，通过对比回归模型与 K-Means 聚类、层次聚类和随机森林技术来分析。我们使用基于物理学的深度学习 (Physics-based Deep Learning, PBDL) 和长短期记忆 (Long Sh
PDF2 months ago
S3Former：自监督高分辨率 Transformer 用于太阳能光伏建模
随着气候变化的影响不断升级，全球转向可持续能源的必要性日益显现。我們引入了 S3Former，旨在通过遥感影像分割太阳能光伏板，并提供关键的尺寸和位置信息，用于分析这类装置对电网的影响。
PDF2 months ago
增强型 CARDS：一种用于在 Twitter 上识别气候变化错误信息触发器的机器学习方法
应对气候变化的自动化检测引发了关于气候变化的错误信息传播以及对社会福利构成了重大威胁的紧迫需求，本研究通过开发了一个两步骤的层次模型 —— 增强 CARDS 模型，专门用于检测推特上的气候异议观点，然后将其应用于 2022 年的六个月内的五
PDF2 months ago
CVPRGasformer：用于光学气体成像中分割畜禽排放的基于 Transformer 的架构
通过 Gasformer 以及光学气体成像技术，我们成功引入了一种新的语义分割方法，用于检测来自畜牧业低流量甲烷排放。在两个数据集上，Gasformer 表现出优于其他先进模型的性能，证明其在受控和真实场景中检测和分割甲烷羽流的有效性，从畜
PDF3 months ago