論文の概要: Volterra Accentuated Non-Linear Dynamical Admittance (VANYA) to model Deforestation: An Exemplification from the Amazon Rainforest
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06471v2
- Date: Wed, 15 Jan 2025 14:12:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-16 15:50:07.401658
- Title: Volterra Accentuated Non-Linear Dynamical Admittance (VANYA) to model Deforestation: An Exemplification from the Amazon Rainforest
- Title（参考訳）: Volterra Accentuated Non-Linear Dynamical Admittance (VANYA) to model Deforestation: An Exemplification from the Amazon Rainforest
- Authors: Karthik R., Ramamoorthy A,
- Abstract要約: アルゴリズム学習は神経科学、遺伝学、人間とコンピュータの相互作用といった先進的な分野を持っている。
本稿では,プレデター・プレイ・ダイナミクスを取り入れたVANYAモデルを用いて森林の損失をモデル化することに焦点を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Intelligent automation supports us against cyclones, droughts, and seismic events with recent technology advancements. Algorithmic learning has advanced fields like neuroscience, genetics, and human-computer interaction. Time-series data boosts progress. Challenges persist in adopting these approaches in traditional fields. Neural networks face comprehension and bias issues. AI's expansion across scientific areas is due to adaptable descriptors and combinatorial argumentation. This article focuses on modeling Forest loss using the VANYA Model, incorporating Prey Predator Dynamics. VANYA predicts forest cover, demonstrated on Amazon Rainforest data against other forecasters like Long Short-Term Memory, N-BEATS, RCN.
- Abstract（参考訳）: インテリジェントな自動化は、最近の技術進歩を伴うサイクロン、干ばつ、地震イベントに対して私たちを支援します。
アルゴリズム学習は神経科学、遺伝学、人間とコンピュータの相互作用といった先進的な分野を持っている。
時系列データは進捗を加速させる。
従来の分野において、これらのアプローチを採用する際の課題は続いている。
ニューラルネットワークは理解とバイアスの問題に直面している。
科学分野にわたるAIの拡張は、適応可能な記述子と組合せ的議論によるものである。
本稿では,プレディエーター・ダイナミクスを取り入れたVANYAモデルを用いて森林の損失をモデル化することに焦点を当てる。
VANYAは、Amazon Rainforestのデータに基づいて、Long Short-Term Memory、N-BEATS、RCNといった他の予測ツールに対して、森林被覆を予測する。
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