Další
Živý přenos začne již brzy!
Živý přenos již skončil.
Prezentace ještě nebyla nahrána!
  • title: Nowformer : A Locally Enhanced Temporal Learner for Precipitation Nowcasting
      0:00 / 0:00
      • Nahlásit chybu
      • Nastavení
      • Playlisty
      • Záložky
      • Titulky Off
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Nastavení
      • Debug informace
      • Server sl-yoda-v2-stream-002-alpha.b-cdn.net
      • Velikost titulků Střední
      • Záložky
      • Server
      • sl-yoda-v2-stream-002-alpha.b-cdn.net
      • sl-yoda-v2-stream-002-beta.b-cdn.net
      • 1001562353.rsc.cdn77.org
      • 1075090661.rsc.cdn77.org
      • Titulky
      • Off
      • English
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Velikost titulků
      • Velké
      • Střední
      • Malé
      • Mode
      • Video Slideshow
      • Audio Slideshow
      • Slideshow
      • Video
      Moje playlisty
        Záložky
          00:00:00
            Nowformer : A Locally Enhanced Temporal Learner for Precipitation Nowcasting
            • Nastavení
            • Sync diff
            • Kvalita
            • Nastavení
            • Server
            • Kvalita
            • Server

            Nowformer : A Locally Enhanced Temporal Learner for Precipitation Nowcasting

            2. prosince 2022

            Řečníci

            JP

            Jinyoung Park

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            IL

            Inyoung Lee

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            MS

            Minseok Son

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            O prezentaci

            The Precipitation video datasets have distinctive meteorological patterns that a mass of fluid moves in a particular direction across the entire frames, and each local area of the fluid has an individual life-cycle from initiation, maturation, to decay.In this paper, we propose a novel transformer-based model for precipitation nowcasting with the ability to extract global and local dynamics within meteorological characteristics. The experimental results show our model achieves state-of-the-art p…

            Organizátor

            N2
            N2

            NeurIPS 2022

            Konto · 962 Follower:innen

            Baví vás formát? Nechte SlidesLive zachytit svou akci!

            Profesionální natáčení a streamování po celém světě.

            Sdílení

            Doporučená videa

            Prezentace na podobné téma, kategorii nebo přednášejícího

            Inducing Functions through Reinforcement Learning without Task Specification
            04:58

            Inducing Functions through Reinforcement Learning without Task Specification

            Junmo Cho, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Unsupervised Visual Representation Learning via Mutual Information Regularized Assignment
            04:58

            Unsupervised Visual Representation Learning via Mutual Information Regularized Assignment

            Dong Hoon Lee, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Evaluated CMI Bounds for Meta Learning: Tightness and Expressiveness
            05:00

            Evaluated CMI Bounds for Meta Learning: Tightness and Expressiveness

            Fredrik Hellström, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Heatmap Distribution Matching for Human Pose Estimation
            04:58

            Heatmap Distribution Matching for Human Pose Estimation

            Haoxuan Qu, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Generating Synthetic Datasets by Interpolating along Generalized Geodesics
            01:53

            Generating Synthetic Datasets by Interpolating along Generalized Geodesics

            Jiaojiao Fan, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Cluster Randomized Designs for One-Sided Bipartite Experiments
            04:57

            Cluster Randomized Designs for One-Sided Bipartite Experiments

            Jennifer Brennan, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Zajímají Vás podobná videa? Sledujte NeurIPS 2022