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ICML大规模海冰模型的扩散模型研究
我们首次开展了用于多元和北极范围海冰状态的无条件生成的扩散模型研究。通过在潜空间中进行扩散以降低计算成本，同时将物理知识整合到生成过程中，我们定制了适用于海冰物理学的潜空间扩散模型，采用数据空间中的被修剪的高斯分布来生成遵循模型变量物理边界
PDF8 days ago
基于物理信息的机器学习方法综述及其在状态监测和异常检测中的应用
物理知识融入数据驱动学习的方法（PIML 技术）在条件监控领域有广泛应用，提高精确度和解释性，可用于增强维护策略、系统可靠性和工程系统整体运行效率。
PDF5 months ago
利用运动物理定律从 2D 标签学习单目三维物体定位
使用 2D 标签和对象运动的物理知识，我们提出了一种新颖的方法，可以从单个校准摄像机的单个图像中精确地定位 3D 对象的位置，而无需昂贵的 3D 标签，即使在训练期间从未见过这些信息，我们的模型也能推断出潜在的第三维度。通过在合成和真实数据
PDF8 months ago
高效的跳跃式单脚支架强化学习
该论文提出了一种利用强化学习框架中注入物理知识来引导学习过程的解决方案，旨在解决一类复杂控制问题，例如单脚架在任意方向上跳到目标位置的问题，以及在不平坦的地形上的运动，表明该方法相对于基于优化和端到端强化学习方法具有明显优势。
PDF10 months ago
具有部分信息的识别：针对某些已知物理变量、参数、时间的情况
通过数值积分和物理先验知识，利用基于神经网络的方法鉴定动态系统，允许任意时间点的数据学习，同时估计实验参数。
PDFa year ago
基于物理知识增强的深度神经网络预测海表面温度
本文介绍了一种将历史观测数据中的物理知识转移至数值模型的方法，使用编码器和生成对抗网络的组合来捕捉观测数据中的物理知识，并将数值模型数据馈入预训练模型以生成物理增强数据进行 SST 预测，实验结果表明，该方法在 SST 预测性能方面相比几种
PDFa year ago
VIPHY：探究 “可见” 的物理常识知识
本研究使用自动管道方法研究了视觉 - 语言模型在获取 “可见” 物理知识方面的能力，并发现这些模型在物体颜色，大小和空间三个方面的表现与人类存在明显差距。而采用预训练的基线模型 (CapBERT) 可以取得更好的表现。
PDF2 years ago
深度学习在时空预测中的应用 -- 以太阳能为例
本文研究了基于深度学习的时空预测问题，并探索使用物理知识来改进深度预测方法的两个主要研究方向：一是使用训练损失函数来改进模型的性能，包括确定性情况和概率情况；另一个是通过深度数据驱动网络来增强不完备的物理模型，以实现准确的预测。
PDF2 years ago
物理引导的深度学习用于动力系统：一份调查
本文概述了将先验物理知识或基于物理建模方法与深度学习相结合的现有方法，并重点讨论了在学习动力系统方面所面对的基本挑战和新兴机遇。
PDF3 years ago
ACL动词物理学：动作和物体的相对物理知识
这篇论文提出了一种从非结构化自然语言文本中推断对象和行为的物理知识的方法，并将知识获取作为两个相关问题的联合推理，即学习对象对的相对物理知识和应用于这些对象对时行为的物理含义。经验证明，从语言中提取对象和行为的知识是可行的，并且不同类型知识
PDF7 years ago