Buchumschlag

Optimization of geological carbon storage operations with multimodal latent dynamic model and deep reinforcement learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Zhongzheng, Chen, Yuntian, Chen, Guodong, Zhang, Dongxiao
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence Applications
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

LLM4ED: Large Language Models for Automatic Equation Discovery
von: Du, Mengge, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cross-variable Linear Integrated ENhanced Transformer for Photovoltaic power forecasting
von: Gao, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CVTN: Cross Variable and Temporal Integration for Time Series Forecasting
von: Zhou, Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Auto-Regressive Moving Diffusion Models for Time Series Forecasting
von: Gao, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revisiting PCA for time series reduction in temporal dimension
von: Gao, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Promoting AI Equity in Science: Generalized Domain Prompt Learning for Accessible VLM Research
von: Cao, Qinglong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-spatial Multi-temporal Air Quality Forecasting with Integrated Monitoring and Reanalysis Data
von: Hu, Yuxiao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Empowering Machines to Think Like Chemists: Unveiling Molecular Structure-Polarity Relationships with Hierarchical Symbolic Regression
von: Lou, Siyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bridging Data Barriers among Participants: Assessing the Potential of Geoenergy through Federated Learning
von: Peng, Weike, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Filtered Partial Differential Equations: a robust surrogate constraint in physics-informed deep learning framework
von: Zhang, Dashan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Physics-constrained robust learning of open-form partial differential equations from limited and noisy data
von: Du, Mengge, et al.
Veröffentlicht: (2023)

BuildSTG: A Multi-building Energy Load Forecasting Method using Spatio-Temporal Graph Neural Network
von: Liu, Yongzheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Noise-robust Multi-head Attention Mechanism for Formation Resistivity Prediction: Frequency Aware LSTM
von: Zhang, Yongan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Context-Alignment: Activating and Enhancing LLM Capabilities in Time Series
von: Hu, Yuxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ACT-Tensor: Tensor Completion Framework for Financial Dataset Imputation
von: Mo, Junyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FreDF: Learning to Forecast in the Frequency Domain
von: Wang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Active learning for structural reliability analysis with multiple limit state functions through variance-enhanced PC-Kriging surrogate models
von: A., J. Moran, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Scale-Translation Equivariant Network for Oceanic Internal Solitary Wave Localization
von: Wan, Zhang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Prune 'n Predict: Optimizing LLM Decision-making with Conformal Prediction
von: Vishwakarma, Harit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Conditional diffusions for amortized neural posterior estimation
von: Chen, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lion Secretly Solves Constrained Optimization: As Lyapunov Predicts
von: Chen, Lizhang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A multi-cohort study on prediction of acute brain dysfunction states using selective state space models
von: Silva, Brandon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Curious Causality-Seeking Agents Learn Meta Causal World
von: Zhao, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fairboard: a quantitative framework for equity assessment of healthcare models
von: Ruffle, James K., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Global Ease of Living Index: a machine learning framework for longitudinal analysis of major economies
von: Panat, Tanay, et al.
Veröffentlicht: (2025)

When Swarm Learning meets energy series data: A decentralized collaborative learning design based on blockchain
von: Xu, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A tutorial on discovering and quantifying the effect of latent causal sources of multimodal EHR data
von: Barbero-Mota, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine Learning based Enterprise Financial Audit Framework and High Risk Identification
von: Yuan, Tingyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unleashing The Power of Pre-Trained Language Models for Irregularly Sampled Time Series
von: Zhang, Weijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Weather-Informed Probabilistic Forecasting and Scenario Generation in Power Systems
von: Zhang, Hanyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MC-GTA: Metric-Constrained Model-Based Clustering using Goodness-of-fit Tests with Autocorrelations
von: Wang, Zhangyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Statistical Theory of Regularization-Based Continual Learning
von: Zhao, Xuyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

iSCAN: Identifying Causal Mechanism Shifts among Nonlinear Additive Noise Models
von: Chen, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

LLMs for Supply Chain Management
von: Wang, Haojie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Reliable LLM Evaluation: Correcting the Winner's Curse in Adaptive Benchmarking
von: Xu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

"Noisier" Noise Contrastive Eestimation is (Almost) Maximum Likelihood
von: Yu, Peiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

E-valuator: Reliable Agent Verifiers with Sequential Hypothesis Testing
von: Sadhuka, Shuvom, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explainability of Complex AI Models with Correlation Impact Ratio
von: Sengupta, Poushali, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Augmented Risk Prediction for the Onset of Alzheimer's Disease from Electronic Health Records with Large Language Models
von: Wang, Jiankun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A statistical approach to latent dynamic modeling with differential equations
von: Hackenberg, Maren, et al.
Veröffentlicht: (2023)