Physik - Geophysik

Neue Methode nutzt maschinelles Lernen, um geothermische Gradienten in ganz Kolumbien zu schätzen.

Eine Studie zeigt die Vorteile von Deep Learning in der seismischen Analyse.

Dieser Artikel untersucht, wie sich die Formen von Kieseln durch Bewegung und Umweltfaktoren verändern.

Fortgeschrittene Methoden zeigen, wie Mineralien die magnetische Geschichte der Erde aufzeichnen.

Ein neues Machine-Learning-Modell verbessert die Vorhersagen von seismischen Wellen für eine bessere Katastrophenreaktion.

Erforschen, wie Radioemissionen helfen können, Exoplaneten zu finden und zu studieren.

Erforschen, wie maschinelles Lernen die Analyse und Vorhersage von Klimadaten verbessert.

Bewertung der Risiken von Tsunamiereignissen durch Unterwasser-Erdrutsche in Indonesien.

Die Nutzung von LSTM-Modellen verbessert die Vorhersage von Abfluss in hydrologischen Studien weltweit.

Eine neuartige Methode verbessert die Erkennung von Wasser und Gasen in geologischen Studien.

Maschinelles Lernen nutzen, um Risiken von seitlichem Ausbreiten bei Erdbeben vorherzusagen.

Das Verständnis der Schmelztemperatur von Eisen gibt Einblicke in den Erdkern und seine Entwicklung.

Ein Blick auf die Kapillarwirkung im Weltraum und ihre Auswirkungen auf das Leben.

Untersuche, wie effektive Diffusivität die Partikelbewegung in verschiedenen Flüssigkeitsströmungen beeinflusst.

Die Bedeutung der Vorhersage von Fluidströmungen für die Rohstoffförderung erkunden.

Die Auswirkungen der Verwitterungskruste auf das Verhalten von Gletschern und den Anstieg des Meeresspiegels analysieren.

Eine neue Methode verbessert die GNSS-Datenanalyse für eine bessere Verfolgung von langsamen Gleitereignissen.

Erforschen, wie sich Schall durch Materialien des Meeresbodens bewegt, für Forschung und Kommunikation.

Ein neuer Ansatz, um ECEF effizient in geodätische Koordinaten umzuwandeln.

Ein neuer Ansatz verbessert die Klarheit von seismischen Daten mit unüberwachtem Deep Learning.

Ein Blick auf die spiraligen Muster, die im sphärischen Couette-Fluss entstehen, und ihre Bedeutung.

Dieser Artikel untersucht, wie Salinität und Temperatur die Stabilität des AMOC beeinflussen.

Aktuelle Erkenntnisse zeigen einzigartige Eigenschaften von spinellreichen L-Typ-Asteroiden.

Eine Methode, um Elefanten zu verfolgen und Konflikte zwischen Menschen und Elefanten mit Hilfe von seismischen Signalen zu reduzieren.

Innovativer Einsatz von Social Media und KI verbessert die Strategien zur Erdbebenreaktion.

Die Rolle der Symmetrie in der Astrophysik und ihr Einfluss auf die Stabilität erkunden.

Wie Jupiter die isotopischen Signaturen von Meteoriten durch Staubbewegung beeinflusste.

Dieser Artikel untersucht die Verbindungen zwischen Gravitations- und elektromagnetischen Wellen.

ATLAS verbessert die Auswahl seismischer Daten mithilfe von aktivem Lernen und Repräsentationsverschiebungen.

Eine Studie über Radar-Techniken zur Verfolgung von Plasmaturbulenzen in der Ionosphäre.

Die Kombination von Physik und maschinellem Lernen verbessert die Techniken zur Bildgebung im Untergrund.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz der Wellenausbreitung.

Das Verstehen von Exoplaneten durch Lichtreflexion zeigt ihr Potenzial, Leben zu unterstützen.

Diese Studie untersucht Deep-Learning-Modelle für genaue Reis-Mapping in Bhutan.

DustNet bietet schnelle und präzise Vorhersagen von Staubwerten und deren Auswirkungen auf die Atmosphäre.

Forschung zeigt, wie Wärmebewegungen das magnetische Verhalten der Erde im Laufe der Zeit beeinflussen.

Lern, wie VPR die Effizienz bei Bayesianischer Inferenz verbessert, indem es vorherige Informationen aktualisiert.

Untersuchung, wie Off-Fault-Schadenbereiche das Erdbebenverhalten und die Risikobewertung beeinflussen.

Ein neuer Datensatz beschleunigt die seismische Analyse mithilfe innovativer Machine-Learning-Techniken.

Modulare Schwing-Wandsysteme reduzieren Gebäudeschäden während Erdbeben.