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Environmental monitoring

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RESEARCHarXiv CS.LG·16/4/2026

Depth-Resolved Coral Reef Thermal Fields from Satellite SST and Sparse In-Situ Loggers Using Physics-Informed Neural Networks

El contenido describe una Red Neuronal Informada por la Física (PINN) que integra datos de temperatura de la superficie del mar (SST) de satélite con registradores in-situ dispersos para resolver campos térmicos de arrecifes de coral resueltos por profundidad. Este modelo corrige eficazmente las sobreestimaciones del estrés térmico subsuperficial, logrando alta precisión incluso con datos de entrenamiento mínimos.

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RESEARCHarXiv CS.LG·23/4/2026

A Multi-Plant Machine Learning Framework for Emission Prediction, Forecasting, and Control in Cement Manufacturing

Este estudio desarrolla un marco de aprendizaje automático para predecir, pronosticar y controlar las emisiones de NOx en la fabricación de cemento, una fuente importante de contaminación industrial. El marco utiliza datos operativos a gran escala de múltiples plantas, mejorando la precisión de la predicción y permitiendo ajustes operativos proactivos para mitigar la contaminación.

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