Littérature scientifique sur le sujet « Heterogeneous oceanic data »
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Articles de revues sur le sujet "Heterogeneous oceanic data"
Jourdin, F., O. Francis, P. Vincent et P. Mazzega. « Some results of heterogeneous data inversions for oceanic tides ». Journal of Geophysical Research : Solid Earth 96, B12 (10 novembre 1991) : 20267–88. http://dx.doi.org/10.1029/91jb00426.
Texte intégralSun, L. Charles. « Data Inter-Operability Driven by Oceanic Data Assimilation Needs ». Marine Technology Society Journal 33, no 3 (1 janvier 1999) : 55–66. http://dx.doi.org/10.4031/mtsj.33.3.7.
Texte intégralChen, Shan-Tai, Shung-Lin Dou et Wann-Jin Chen. « A Data Mining Approach to Rainfall Intensity Classification Using TRMM/TMI Data ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 12, no 6 (20 novembre 2008) : 516–22. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2008.p0516.
Texte intégralYi, Shuang, et Kosuke Heki. « Heterogeneous oceanic mass distribution in GRACE observations and its leakage effect ». Geophysical Journal International 221, no 1 (10 janvier 2020) : 603–16. http://dx.doi.org/10.1093/gji/ggaa022.
Texte intégralSokolov, S. D., G. Ye Bondarenko, A. K. Khudoley, O. L. Morozov, M. V. Luchitskaya, M. I. Tuchkova et P. W. Layer. « Tectonic reconstruction of Uda-Murgal arc and the Late Jurassic and Early Cretaceous convergent margin of Northeast Asia–Northwest Pacific ». Stephan Mueller Special Publication Series 4 (17 septembre 2009) : 273–88. http://dx.doi.org/10.5194/smsps-4-273-2009.
Texte intégralPiontkovski, S. A., I. A. Minsky et Ya V. Meger. « LONG-TERM VARIABILITY OF OCEANIC ZOOPLANKTON BIOMASS ». Водные биоресурсы и среда обитания 6, no 3 (2023) : 52–65. http://dx.doi.org/10.47921/2619-1024_2023_6_3_52.
Texte intégralBoev, Blažo, Vladica Cvetković, Dejan Prelević, Kristina Šarić et Ivan Boev. « EAST VARDAR OPHIOLITES REVISITED : A BRIEF SYNTHESIS OF GEOLOGY AND GEOCHEMICAL DATA ». Contributions, Section of Natural, Mathematical and Biotechnical Sciences 39, no 1 (2 juillet 2018) : 51. http://dx.doi.org/10.20903/csnmbs.masa.2018.39.1.119.
Texte intégralKotowski, Alissa J., et Whitney M. Behr. « Length scales and types of heterogeneities along the deep subduction interface : Insights from exhumed rocks on Syros Island, Greece ». Geosphere 15, no 4 (24 juin 2019) : 1038–65. http://dx.doi.org/10.1130/ges02037.1.
Texte intégralSrivastava, Rohit, et Ruchita Shah. « Study of Monsoonal Features Using Regional Climate Model over Heterogeneous Monsoon Dominated Region ». E3S Web of Conferences 101 (2019) : 03004. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/201910103004.
Texte intégralLücke, O. H., et I. G. Arroyo. « Density structure and geometry of the Costa Rican subduction zone from 3-D gravity modeling and local earthquake data ». Solid Earth Discussions 7, no 3 (14 juillet 2015) : 1941–77. http://dx.doi.org/10.5194/sed-7-1941-2015.
Texte intégralThèses sur le sujet "Heterogeneous oceanic data"
Zambra, Matteo. « Méthodes IA multimodales dans des contextes d’observation océanographique et de surveillance maritime multi-capteurs hétérogènes ». Electronic Thesis or Diss., Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2024. http://www.theses.fr/2024IMTA0391.
Texte intégralThe aim of this thesis is to study the simultaneous use of heterogeneous ocean datasets to improve the performance of predictive models used in scientific and operational fields for the simulation and analysis of the ocean and marine environment. Two distinct case studies were explored in the course of the thesis work. The first study focuses on the local estimation of wind speed at the sea surface from underwater soundscape measurements and atmospheric model products. The second study considers the spatial extension of the problem and the use of observations at different scales and spatial resolutions, from pseudo-observations simulating satellite images to time series measured by in-situ infrastructures. The recurring theme of these investigations is the multi-modality of the data fed into the model. That is, to what extent and how the predictive model can benefit from the use of spatio-temporally heterogeneous information channels. The preferred methodological tool is a simulation system based on variational data assimilation and deep learning concepts
Chapitres de livres sur le sujet "Heterogeneous oceanic data"
Sims, K. W. W., H. E. Newsom et E. S. Gladney. « Chemical Fractionation During Formation Of The Earth’s Core And Continental Crust : Clues From As, Sb, W, And Mo ». Dans Origin of the Earth, 291–317. Oxford University PressNew York, NY, 1990. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780195066197.003.0017.
Texte intégralAlegret, Laia, Gabriela J. Arreguín-Rodríguez et Ellen Thomas. « Oceanic productivity after the Cretaceous/Paleogene impact : Where do we stand ? The view from the deep ». Dans From the Guajira Desert to the Apennines, and from Mediterranean Microplates to the Mexican Killer Asteroid : Honoring the Career of Walter Alvarez. Geological Society of America, 2022. http://dx.doi.org/10.1130/2022.2557(21).
Texte intégralVignudelli, Stefano, et Francesco De Biasio. « Coastal Sea Level Trends from a Joint Use of Satellite Radar Altimetry, GPS and Tide Gauges : Case Study of the Northern Adriatic Sea ». Dans Geodetic Sciences - Theory, Applications and Recent Developments. IntechOpen, 2021. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.98243.
Texte intégralCaselli, Graziella, et Sven Drefahl. « Future Mortality in Low Mortality Countries ». Dans World Population & ; Human Capital in the Twenty-First Century. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198813422.003.0009.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Heterogeneous oceanic data"
Pinto, Jose, Paulo Sousa Dias, Joao Borges Sousa et Fernando L. Pereira. « Large scale data collection using networks of heterogeneous vehicles and sensors ». Dans OCEANS 2009-EUROPE (OCEANS). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/oceanse.2009.5278239.
Texte intégralVanMiddlesworth, Mark. « A heterogeneous rapid-turnaround visualization package for AUV data ». Dans OCEANS 2011 - SPAIN. IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/oceans-spain.2011.6003655.
Texte intégralRong, Tian, ChenXu Wang, QingHua Luo et YingChun Li. « Underwater shipwreck target detection based on audio-visual heterogeneous data ». Dans OCEANS 2023 - Limerick. IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/oceanslimerick52467.2023.10244537.
Texte intégralCamossi, Elena, Raffaele Grasso, Gabriele Ferri, Alessandro Faggiani, Kevin LePage et Sandro Carniel. « Maritime Linked Data for Situational Awareness Heterogeneous Sensor Networks ». Dans OCEANS 2021 : San Diego – Porto. IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.23919/oceans44145.2021.9705759.
Texte intégralFalchetti, Silvia, Alberto Alvarez et Reiner Onken. « A relocatable EnKF ocean data assimilation tool for heterogeneous observational networks ». Dans OCEANS 2015 - Genova. IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/oceans-genova.2015.7271359.
Texte intégralZhou, Junwu, Hongchang He, Xiaolan Xie et Ke Xu. « Research on Multi-source Heterogeneous Ocean Data Integration System ». Dans DSIT 2020 : 2020 3rd International Conference on Data Science and Information Technology. New York, NY, USA : ACM, 2020. http://dx.doi.org/10.1145/3414274.3414503.
Texte intégralBagga, Pawandeep, Pradeep Shukla et Chandrajyoti Chitroda. « Optimizing Completion Through Real-Time High-Resolution Resistivity Imaging Tool for Fracture Mapping in Horizontal Wells ». Dans Offshore Technology Conference Asia. OTC, 2024. http://dx.doi.org/10.4043/34858-ms.
Texte intégralSato, Takumi, Kangsoo Kim, Masahiko Sasano, Akihiro Okamoto, Shogo Inaba, Satoshi Kondo, Hiroshi Matsumoto, Takashi Murashima, Toshifumi Fujiwara et Hiroyuki Osawa. « Sea Trials of Multiple Heterogenous Cruising AUVs and ASV With Basic Formation Control ». Dans ASME 2023 42nd International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. American Society of Mechanical Engineers, 2023. http://dx.doi.org/10.1115/omae2023-103370.
Texte intégralJing, Liu, et Yue Lin. « Research on data interaction of multi-source heterogeneous information in ocean strategy environment ». Dans 2017 IEEE 2nd International Conference on Big Data Analysis (ICBDA). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icbda.2017.8078827.
Texte intégralMyshkin, Vyacheslav F., Valery A. Khan, Dmitriy A. Izhoykin, Aygul K. Orazymbetova, Nyrzhamal A. Ospanovа, Aliya N. Kargulova, Vadim V. Dudorov, Denis L. Gamov, Vladimir N. Lensky et Evgeniya S. Abramova. « Reduction of data processing error of heterogeneous system laser sensing ». Dans XXIV International Symposium, Atmospheric and Ocean Optics, Atmospheric Physics, sous la direction de Oleg A. Romanovskii et Gennadii G. Matvienko. SPIE, 2018. http://dx.doi.org/10.1117/12.2506127.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Heterogeneous oceanic data"
Sommer, Stefan, Sascha Flögel, Michael Walter et Frank Wenzhöfer. Autonomous Robotic Network to Resolve Coastal Oxygen Dynamics : Cruise No. AL547, 20.10. – 31.10.2020, Kiel – Kiel, ARCODYN. GEOMAR Helmholtz Centre for Ocean Research Kiel, 2022. http://dx.doi.org/10.3289/cr_al547.
Texte intégral