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Ein neues Routing-Protokoll verbessert die Effizienz und Zuverlässigkeit von UAV-Netzwerken.

Entdecke, wie der Mamba-basierte Change Detector dabei hilft, Umweltveränderungen zu verfolgen.

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

Die Untersuchung, wie KI die Analyse von Extremwettervorhersagen verbessert.

HPix kombiniert Deep Learning mit Satellitenbildern, um präzise Vektorkarten zu erstellen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Veränderungserkennung in SAR-Bildern.

Untersuchen, wie Bildung die Hochwasserexposition in 276 Städten Lateinamerikas beeinflusst.

Neue Modelle kombinieren Physik und Daten für bessere Erdrutschvorhersagen.

DataStorm unterstützt Entscheidungsträger, indem es verschiedene Szenarien während Gesundheitskrisen simuliert.

Eine neue Methode verbessert die Objekterkennung in Fernerkundungsbildern.

Die Auswirkungen von Naturkatastrophen auf die Strahlentherapie und die Krebsbehandlung erkunden.

KI einsetzen, um das Risiko von Flashfluten im Rheraya-Wassereinzugsgebiet zu bewerten.

Dieses Papier beschreibt einen Plan zur KI-Integration in Satellitentechnologie.

Das DUNE-Modell nutzt maschinelles Lernen für bessere Klimavorhersagen und genauere Prognosen.

Neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Klassifizierung von Fernsensordaten durch kontextuelle Beziehungen.

Ein neuer Ansatz zur Analyse des Partikelverhaltens in Flüssigkeiten, der sich auf nicht-sphärische Formen konzentriert.

Ein digitales Zwillingsmodell soll die Reaktion auf luftübertragene Schadstoffe in Städten verbessern.

Neue Methode verbessert die Genauigkeit der seismischen Wellensimulation mit fortschrittlichen Techniken.

Effektive Kommunikation ist wichtig für Katastrophenhilfe und Wiederherstellung.

Diese Forschung verbessert SAR-Roboter, indem sie menschliches Feedback in ihre Lernprozesse integriert.

ZeroSCD erkennt Änderungen in Bildern, ohne dass vorheriges Training oder beschriftete Daten erforderlich sind.

Wildfeuererkennung durch ein umfassendes Satellitenbilddatensatz angehen.

Ein Verfahren für klarere Satellitenbilder direkt aus unbearbeiteten Daten.

Eine Methode vorstellen, um extreme Wetterereignisse besser vorherzusagen, indem verschiedene Daten genutzt werden.

Lern, wie MLLMs uns helfen, Satellitenbilder besser zu verstehen.

Wissenschaftler verbessern Regenvorhersagen mit innovativen Radar-Techniken und multik Quellen.

Ein neues Modell zeigt unerkannte Wasserwege, um die Infrastrukturplanung zu verbessern.

Satelliten verarbeiten Daten an Bord für schnellere Katastrophenreaktion.

Neue KI-Methoden verbessern die Genauigkeit von Niederschlagsvorhersagen mithilfe von Satellitendaten.

Ein neues Modell verbessert die kurzfristige Wettervorhersage mit Präzision.

Innovative Methoden, um Stromsysteme gegen extreme Wetterherausforderungen zu verbessern.

DYffCast bietet fortschrittliche Vorhersagen, um die Herausforderungen durch starke Regenfälle in Südamerika zu bewältigen.

Prithvi-EO-2.0 verbessert die Satellitendatenanalyse für die Umweltüberwachung.

LLMs liefern Einblicke in soziale Medien während Katastrophen, aber es gibt noch Herausforderungen.

Smarter Strategien entwickeln, um die Vorbereitung auf urbane Überschwemmungen in Teheran zu verbessern.

Entdecke, wie digitale Zwillinge die Kommunikation und Sensorik in der Technologie verändern.

Eine neue Methode verbessert Satellitenbilder, indem sie Detail und Farbe kombiniert.

Eine frische Methode, um schwere Wetterbedingungen zu verstehen und vorherzusagen.

TARDIS hilft Modellen, unbekannte Daten in Satellitenbildern zu erkennen, um die Genauigkeit zu verbessern.

Erforschen, wie Hurricane Michael die Infrastruktur von Panama City und die Wiederaufbaumassnahmen beeinflusst hat.