Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Near-surface geophysics: from measurements to reliable models / Kamil MACIUK, Arkoprovo Biswas, Shashi Kumar, Abhishek Kumar Rai // Scientific Reports [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN  2045-2322 . — 2026 — vol. 16 art. no. 10512, s. 1-3. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 2-3, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2026-03-30

Autorzy (4)

Słowa kluczowe

CNNseismic applicationsdeep learninggroundwatergeophysics

Dane bibliometryczne

ID BaDAP166902
Data dodania do BaDAP2026-04-03
Tekst źródłowyURL
DOI10.1038/s41598-026-46247-w
Rok publikacji2026
Typ publikacjinota edytorska
Otwarty dostęptak
Creative Commons
Czasopismo/seriaScientific Reports

Abstract

Near-surface geophysics encompasses methods for investigating the upper layers of the Earth’s crust, where geological processes directly affect infrastructure, natural resources, and environmental risks. The Near-surface geophysics Collection brings together studies that demonstrate the rapid evolution of the field, ranging from advances in data acquisition and processing to new inversion and regularization strategies and integrated case studies. In this editorial, the contributions are grouped into three themes: improving the coverage and quality of seismic data; developing inversion and regularization methods for diverse datasets; and integrating data from multiple geophysical methods. Together, these approaches highlight the move toward more reliable and higher-quality subsurface models.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

artykuł
#167069Data dodania: 24.4.2026
MRI neuroimaging-based Alzheimer’s disease stage classification using deep neural network with convolutional block attention module and GAN-style noise injection / Sachin Kumar, Sourabh SHASTRI, Vibhakar Mansotra, Rohit SALGOTRA // Scientific Reports [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN  2045-2322 . — 2026 — vol. 16 art. no. 6946, s. 1–18. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 16–18, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2026-02-02. — S. Shastri – dod. afiliacja: Centre of Excellence in Artificial Intelligence, AGH University of Krakow. — R. Salgotra – dod. afiliacje: University of Technology Sydney, Australia
artykuł
#156956Data dodania: 9.1.2025
Improving deep learning-based automatic cranial defect reconstruction by heavy data augmentation: from image registration to latent diffusion models / Marek WODZIŃSKI, Kamil Kwarciak, Mateusz DANIOŁ, Daria HEMMERLING // Computers in Biology and Medicine ; ISSN  0010-4825 . — 2024 — vol. 182 art. no. 109129, s. 1–14. — Bibliogr. s. 13–14, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2024-09-11. — M. Wodziński – dod. afiliacja: University of Applied Sciences Western Switzerland