Modeling oceanic variables with dynamic graph neural networks (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: DOTTORI, MARCELO - IO ; COZMAN, FABIO GAGLIARDI - EP ; COSTA, ANNA HELENA REALI - EP ; GOMI, EDSON SATOSHI - EP ; TANNURI, EDUARDO AOUN - EP ; NETTO, CAIO FABRICIO DEBERALDINI - EP ; FREITAS, LUCAS RODRIGUES DE - IB ; BARROS, MARCEL RODRIGUES DE - EP ; FREITAS, LUCAS RODRIGUES DE - IB ; MORENO, FELIPE MARINO - EP ; MATHIAS, MARLON SPROESSER - IEA
- Unidades: IO; EP; IB; IEA
- DOI: 10.48550/arXiv.2206.12746
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; REDES NEURAIS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Cornell University Press
- Publisher place: Ithaca
- Date published: 2022
- Source:
- Título: [Proceedings]
- Conference titles: International Joint Conference on Artificial Intelligence - IJCAI 2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
NETTO, Caio Fabricio Deberaldini et al. Modeling oceanic variables with dynamic graph neural networks. 2022, Anais.. Ithaca: Cornell University Press, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.48550/arXiv.2206.12746. Acesso em: 23 fev. 2026. -
APA
Netto, C. F. D., Barros, M. R. de, Coelho, J. F., Freitas, L. P. de, Moreno, F. M., Mathias, M. S., et al. (2022). Modeling oceanic variables with dynamic graph neural networks. In [Proceedings]. Ithaca: Cornell University Press. doi:10.48550/arXiv.2206.12746 -
NLM
Netto CFD, Barros MR de, Coelho JF, Freitas LP de, Moreno FM, Mathias MS, Dottori M, Cozman FG, Reali Costa AH, Gomi ES, Tannuri EA. Modeling oceanic variables with dynamic graph neural networks [Internet]. [Proceedings]. 2022 ;[citado 2026 fev. 23 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2206.12746 -
Vancouver
Netto CFD, Barros MR de, Coelho JF, Freitas LP de, Moreno FM, Mathias MS, Dottori M, Cozman FG, Reali Costa AH, Gomi ES, Tannuri EA. Modeling oceanic variables with dynamic graph neural networks [Internet]. [Proceedings]. 2022 ;[citado 2026 fev. 23 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2206.12746 - Augmenting a physics-informed neural network for the 2D burgers equation by addition of solution data points
- Enhancing oceanic variables forecast in the Santos channel by estimating model error with Random Forests
- Quantidades iniciais de variação intraespecífica influenciam na persistência de populações em paisagens degradadas e/ou fragmentadas?
- A physics-informed neural network to model port channels
- Improving current forecast by leveraging measured data and numerical models via LiESNs
- A physics-informed neural operator for the simulation of surface waves
- Early detection of extreme storm tide events using multimodal data processing
- Automatic clustering of metocean conditions on the brazilian coast
- Embracing data irregularities in multivariate time series with recurrent and graph neural networks
- Improving LLMs’ reasoning and planning with finite-state machines
Informações sobre o DOI: 10.48550/arXiv.2206.12746 (Fonte: oaDOI API)
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Modeling_oceanic_variable... |
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