Buchumschlag

AI-Driven Predictive Modelling for Groundwater Salinization in Israel

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Pandey, Laxmi, Meroz, Ariel, Cheng, Ben, Manekar, Ankita, Mukherjee, Abhijit, Cohen, Meirav, Mitra, Adway
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

MAUNet-Light: A Concise MAUNet Architecture for Bias Correction and Downscaling of Precipitation Estimates
von: Sharma, Sumanta Chandra Mishra, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Small Decision Trees with Few Outliers: A Parameterized Perspective
von: Gahlawat, Harmender, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Alternate Groundwater Modelling Strategies: A Multi-Faceted Data-Driven Approach
von: K., Muralidharan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cardinality-Preserving Attention Channels for Graph Transformers in Molecular Property Prediction
von: Gupta, Abhijit
Veröffentlicht: (2026)

Machine Learning-Driven Analysis of kSZ Maps to Predict CMB Optical Depth $τ$
von: Khouzani, Farshid Farhadi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Bayesian approach to quantifying uncertainties and improving generalizability in traffic prediction models
von: Sengupta, Agnimitra, et al.
Veröffentlicht: (2023)

AgriVariant: Variant Effect Prediction using DeepChem-Variant for Precision Breeding in Rice
von: Bisoi, Ankita Vaishnobi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Controlling the Inductive Bias of Wide Neural Networks by Modifying the Kernel's Spectrum
von: Geifman, Amnon, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On the Reconstruction of Training Data from Group Invariant Networks
von: Elbaz, Ran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predicting and Interpolating Spatiotemporal Environmental Data: A Case Study of Groundwater Storage in Bangladesh
von: Pazola, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing short-term traffic prediction by integrating trends and fluctuations with attention mechanism
von: Das, Adway, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging LLM Inconsistency to Boost Pass@k Performance
von: Dalal, Uri, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automated Multi-Task Learning for Joint Disease Prediction on Electronic Health Records
von: Cui, Suhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Conformal Prediction for Regression Models under Label Noise
von: Cohen, Yahav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Prediction of good reaction coordinates and future evolution of MD trajectories using Regularized Sparse Autoencoders: A novel deep learning approach
von: Gupta, Abhijit
Veröffentlicht: (2022)

Sparse Latent Factor Forecaster (SLFF) with Iterative Inference for Transparent Multi-Horizon Commodity Futures Prediction
von: Gupta, Abhijit
Veröffentlicht: (2025)

Oscillators Are All You Need: Irregular Time Series Modelling via Damped Harmonic Oscillators with Closed-Form Solutions
von: Shende, Yashas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Online Learning Models for Vehicle Usage Prediction During COVID-19
von: Lindroth, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2022)

AI-Driven Early Warning Systems for Student Success: Discovering Static Feature Dominance in Temporal Prediction Models
von: Kaushal, Vaarunay, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Field-Theoretic Memory for AI Agents: Continuous Dynamics for Context Preservation
von: Mitra, Subhadip
Veröffentlicht: (2026)

Federated Learning Architectures: A Performance Evaluation with Crop Yield Prediction Application
von: Mukherjee, Anwesha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Out-of-Distribution Coverage of Combining Split Conformal Prediction and Bayesian Deep Learning
von: Scemama, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2023)

GDEGAN: Gaussian Dynamic Equivariant Graph Attention Network for Ligand Binding Site Prediction
von: Animesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Auto-ART: Structured Literature Synthesis and Automated Adversarial Robustness Testing
von: Talluri, Abhijit
Veröffentlicht: (2026)

gzip Predicts Data-dependent Scaling Laws
von: Pandey, Rohan
Veröffentlicht: (2024)

Querying Kernel Methods Suffices for Reconstructing their Training Data
von: Barzilai, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pure and Physics-Guided Deep Learning Solutions for Spatio-Temporal Groundwater Level Prediction at Arbitrary Locations
von: Salis, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing Conformal Prediction via Class Similarity
von: Fargion, Ariel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Amortized Inference for Model Rocket Aerodynamics: Learning to Estimate Physical Parameters from Simulation
von: Pandey, Rohit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ISLE: An Intelligent Streaming Framework for High-Throughput AI Inference in Medical Imaging
von: Kulkarni, Pranav, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Physics of Computation and Behavior in Plants
von: Meroz, Yasmine
Veröffentlicht: (2026)

Rhythm is a Dancer: Music-Driven Motion Synthesis with Global Structure
von: Aristidou, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2021)

AI without networks
von: Mitra, Partha P, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Integrating Boosted learning with Differential Evolution (DE) Optimizer: A Prediction of Groundwater Quality Risk Assessment in Odisha
von: Subudhi, Sonalika, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CardiGraphormer: Unveiling the Power of Self-Supervised Learning in Revolutionizing Drug Discovery
von: Gupta, Abhijit
Veröffentlicht: (2023)

Fundamental Limits of Prompt Compression: A Rate-Distortion Framework for Black-Box Language Models
von: Nagle, Alliot, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Critical Appraisal of Fairness Metrics in Clinical Predictive AI
von: Matos, João, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Inference-Time Backdoors via Chat Templates: From LLM Supply Chains to Agentic System Compromise
von: Fogel, Ariel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

What makes an Ensemble (Un) Interpretable?
von: Bassan, Shahaf, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transfer Learning on Edge Connecting Probability Estimation under Graphon Model
von: Wang, Yuyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)