In this paper, based on the idea of self-adjusting steepness based schemes[5], a two-dimensional calculation method of steepness parameter is proposed, and thus a two-dimensional self-adjusting steepness based limiter is constructed. With the application of such limiter to the over-intersection based remapping framework, a low dissipation remapping method has been proposed that can be applied to the existing ALE method.


翻译:在本文中,基于以自我调整的陡峭性计划[5] 的设想,提出了陡峭性参数的二维计算方法,从而构建了以二维自我调整的陡峭性限值。在对基于透析的重新绘图框架应用这种限值后,提出了一种低分散性再绘图方法,可适用于现有的北极环境环境评估方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

粤港澳大湾区数字经济研究院是一家面向人工智能、数字经济产业和前沿科技的国际化创新型研究机构,坐落于深圳市深港科技创新合作区内。IDEA正与 MSR、Google Brain、DeepMind、OpenAI 等同行者一起推动人类 AI 技术前沿的发展。IDEA 的使命是立足社会需求,研发颠覆式创新技术并回馈社会,让更多的人从数字经济发展中获益。IDEA 秉承共享共赢共生的开源开放精神,积极营造自由而富有激情的创新工作环境,聚集全世界最聪慧的大脑一起创造人类社会最需要的价值。我们坚持科技擎天,产业立地,相信最好的研究从需求中来,到需求中去,最终惠及广大企业和受众。 IDEA 目前已聚集一批包括院士、世界著名大学教授、世界知名开源系统发明人在内的国际一流技术专家,致力于在 AI 基础技术与开源系统、人工智能金融科技、区块链技术与可信计算、企业级 AI 系统、产业智能物联网与智能机器人等领域研发国际顶尖成果,并培育一批国际领先科技企业,带动深圳乃至大湾区万亿级数字经济产业发展。 AIPT(AI 平台技术研究中心)致力于建设支撑人工智能算法、算力和数据的平台,通过具体项目的研发、实施和部署来推进 AI 技术的落地和产业化,团队成立以来,已发布 ReadPaper 论文阅读平台、BIOS 医疗知识图谱两款产品。AIPT 负责人-谢育涛曾任微软公司技术合伙人兼微软(中国)操作系统工程院院长。谢育涛在微软公司工作 20 余年,先后在微软美国总部的 Microsoft Office 产品组、必应团队、微软亚洲互联网工程院以及微软(中国)操作系统工程院、人工智能和云计算等多个研发部门担任重要职务。他在操作系统、搜索技术、人工智能、应用及服务领域拥有丰富的技术与管理经验。
专知会员服务
41+阅读 · 2020年12月18日
图像分割方法综述
专知会员服务
52+阅读 · 2020年11月22日
【ICML2020】对比多视角表示学习
专知会员服务
52+阅读 · 2020年6月28日
Yann Lecun 纽约大学《深度学习(PyTorch)》课程(2020)PPT
专知会员服务
178+阅读 · 2020年3月16日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
【资源】语音增强资源集锦
专知
8+阅读 · 2020年7月4日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年3月21日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Second-Order Component Analysis for Fault Detection
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月12日
Arxiv
3+阅读 · 2017年10月1日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
41+阅读 · 2020年12月18日
图像分割方法综述
专知会员服务
52+阅读 · 2020年11月22日
【ICML2020】对比多视角表示学习
专知会员服务
52+阅读 · 2020年6月28日
Yann Lecun 纽约大学《深度学习(PyTorch)》课程(2020)PPT
专知会员服务
178+阅读 · 2020年3月16日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
【资源】语音增强资源集锦
专知
8+阅读 · 2020年7月4日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年3月21日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员