論文の概要: On the development of an application for the compilation of global sea level changes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02582v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 18:45:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 18:09:23.341107
• Title: On the development of an application for the compilation of global sea level changes
• Title（参考訳）: 地球規模の海面変動の総合化のためのアプリケーション開発について
• Authors: Mihir Odhavji and Maria Alexandra Oliveira and Jo\~ao Nuno Silva
• Abstract要約: 提案された解決策は、研究者が直面している問題のいくつかを解決するWebアプリケーションを開発することである。 このアプリケーションは、テーブルの作成、マップの表示、グラフの描画によって、データのクエリ、処理、視覚化を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is a lot of data about mean sea level variation from studies conducted around the globe. This data is dispersed, lacks organization along with standardization, and in most cases, it is not available online. In some instances, when it is available, it is often in unpractical ways and different formats. Analyzing it would be inefficient and very time-consuming. In addition to all of that, to successfully process spatial-temporal data, the user has to be equipped with particular skills and tools used for geographic data like PostGIS, PostgreSQL and GeoAlchemy. The presented solution is to develop a web application that solves some of the issues faced by researchers. The web application allows the user to add data, be it through forms in a browser or automated with the help of an API. The application also assists with data querying, processing and visualization by making tables, showing maps and drawing graphs. Comparing data points from different areas and publications is also made possible. The implemented web application permits the query and storage of spatial-temporal data about mean sea level variation in a simplified, easily accessible and user-friendly manner. It will also allow the realization of more global studies.
• Abstract（参考訳）: 世界中の研究から平均的な海面変動に関する多くのデータが得られている。 このデータは分散され、標準化とともに組織に欠如しており、ほとんどの場合、オンラインでは利用できない。 あるケースでは、それが利用可能になると、しばしば非実践的な方法と異なるフォーマットになる。 分析は非効率で、非常に時間がかかります。 それに加えて、空間的時間データをうまく処理するためには、PostGIS、PostgreSQL、GeoAlchemyといった地理的データに使用される特定のスキルとツールをユーザが備えなければならない。 提示されたソリューションは、研究者が直面する問題のいくつかを解決するwebアプリケーションを開発することである。 Webアプリケーションでは、ユーザがデータを追加したり、ブラウザのフォームを経由したり、APIの助けを借りて自動化することができる。 また、テーブルを作成し、地図を表示し、グラフを描画することで、データのクエリ、処理、視覚化を支援する。 異なる領域と出版物からのデータポイントを比較することも可能である。 実装されたWebアプリケーションは、簡単でアクセスが容易でユーザフレンドリーな方法で、平均海面変動に関する時空間データのクエリと格納を可能にする。 また、よりグローバルな研究の実現も可能にしている。

関連論文リスト

• DA-MoE: Addressing Depth-Sensitivity in Graph-Level Analysis through Mixture of Experts [70.21017141742763]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを処理することで人気を集めている。 既存のメソッドは通常、固定数のGNNレイヤを使用して、すべてのグラフの表現を生成する。 本稿では,GNNに2つの改良を加えたDA-MoE法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T11:46:27Z)
• Swarm Intelligence in Geo-Localization: A Multi-Agent Large Vision-Language Model Collaborative Framework [51.26566634946208]
  smileGeoは、新しい視覚的ジオローカライゼーションフレームワークである。 エージェント間のコミュニケーションによって、SmithGeoはこれらのエージェントの固有の知識と、検索された情報を統合する。 その結果,本手法は現在の最先端手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T03:31:30Z)
• CurriculumLoc: Enhancing Cross-Domain Geolocalization through Multi-Stage Refinement [11.108860387261508]
  ビジュアルジオローカライゼーションはコスト効率が高くスケーラブルなタスクであり、未知の場所で撮影された1つ以上のクエリイメージとジオタグ付き参照イメージのセットをマッチングする。 我々は,グローバルな意味認識と局所的幾何学的検証を備えたキーポイント検出と記述法であるCurriculumLocを開発した。 我々は、ALTOで62.6%と94.5%の新しいハイリコール@1スコアをそれぞれ2つの異なる距離で達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T08:40:01Z)
• GeoLLM: Extracting Geospatial Knowledge from Large Language Models [49.20315582673223]
  大規模言語モデルから地理空間的知識を効果的に抽出する新しい手法であるGeoLLMを提案する。 我々は、人口密度や経済生活の計測など、国際社会への関心の中心となる複数の課題にまたがるアプローチの有用性を実証する。 実験の結果, LLMは試料効率が高く, 地理空間情報に富み, 世界中のロバストであることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T00:03:23Z)
• GeoCLIP: Clip-Inspired Alignment between Locations and Images for Effective Worldwide Geo-localization [61.10806364001535]
  世界規模のジオローカライゼーションは、地球上のどこでも撮影された画像の正確な位置を特定することを目的としている。 既存のアプローチは、地球を離散的な地理的細胞に分割し、問題を分類タスクに変換する。 画像と対応するGPS位置のアライメントを強制する新しいCLIPにインスパイアされた画像-GPS検索手法であるGeoCLIPを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-27T20:54:56Z)
• Are Local Features All You Need for Cross-Domain Visual Place Recognition? [13.519413608607781]
  視覚的位置認識は、視覚的手がかりのみに基づいて画像の座標を予測することを目的としている。 近年の進歩にもかかわらず、クエリがかなり異なる分布から来るのと同じ場所を認識することは、依然として最先端の検索手法にとって大きなハードルである。 本研究では,空間的検証に基づく手法がこれらの課題に対処できるかどうかを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-12T14:46:57Z)
• GeoNet: Benchmarking Unsupervised Adaptation across Geographies [71.23141626803287]
  地理的ロバスト性の問題について検討し、3つの主要な貢献を行う。 まず,地理的適応のための大規模データセットGeoNetを紹介する。 第2に、シーンコンテキストにおける大きな変化から、ドメインシフトの主な原因が生じるという仮説を立てる。 第3に、最先端の教師なしドメイン適応アルゴリズムとアーキテクチャを広範囲に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T17:59:34Z)
• MGeo: Multi-Modal Geographic Pre-Training Method [49.78466122982627]
  マルチモーダルジオグラフィック言語モデル(MGeo)を提案する。 MGeoはGCを新しいモダリティとして表現し、正確なクエリ-POIマッチングのためのマルチモーダル相関を完全に抽出することができる。 提案するマルチモーダル事前学習法は,汎用PTMのクエリ-POIマッチング能力を大幅に向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-11T03:05:12Z)
• Semi-Structured Query Grounding for Document-Oriented Databases with Deep Retrieval and Its Application to Receipt and POI Matching [23.52046767195031]
  半構造化データにおけるクエリグラウンドリング問題に対する埋め込み型検索の実践的課題に対処することを目的としている。 クエリとデータベースの両方のエントリの埋め込みと検索において,モジュールの最も効果的な組み合わせを見つけるために,広範な実験を行う。 提案モデルでは,従来の手動パターンモデルよりも大幅に優れ,開発コストやメンテナンスコストの低減が図られている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T05:32:34Z)
• A Review of Location Encoding for GeoAI: Methods and Applications [14.279748049042665]
  より広い地球科学における人工知能モデルに対する一般的なニーズは、様々な種類の空間データを表現し、エンコードすることである。 1つの基本的なステップは、単一のポイント位置を埋め込み空間にエンコードすることである。 この埋め込みは、サポートベクターマシンやニューラルネットワークのような下流機械学習モデルに好適である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-07T05:25:49Z)
• GANmapper: geographical content filling [0.0]
  本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)を用いた空間データ生成手法を提案する。 当社のコントリビューションでは、粗大で広く利用可能な地理空間データを使用して、構築された環境のより細かいスケールで、あまり利用できない機能のマップを作成しています。 我々は、土地利用データと道路ネットワークを入力として、建物のフットプリントを生成し、世界中の9都市で実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-07T05:50:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。