Últimos artículos para Ciencia Ambiental

U-KAN mejora la segmentación de campos de cultivos usando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo.

Un estudio revela los roles de los fagos en los microbiomas de las plantas y en el manejo de enfermedades.

Los hidratos podrían ser actores clave en nuestro futuro energético y en la acción por el clima.

Un método para simular el flujo de fluidos en entornos complejos.

Examinando cómo los campos magnéticos influyen en fluidos conductores de electricidad y sus aplicaciones prácticas.

Los modelos de deep learning mejoran la calidad de los datos de flujo de fluidos al reducir el ruido de manera eficiente.

Explorando la importancia y el estudio de los hidratos de metano en la energía y el medio ambiente.

La investigación revela la formación y el potencial de los hidratos de dióxido de carbono.

Aprende sobre medidas elípticas y su importancia en las matemáticas y campos relacionados.

Nuevas técnicas de machine learning buscan mejorar la precisión en la predicción de inundaciones.

La diversidad genética es clave para que las especies se adapten a los entornos cambiantes.

Una mirada detallada a la ciencia detrás de la absorción de líquidos en materiales porosos.

Este estudio revela el impacto de los rasgos en las interacciones entre especies y la estabilidad de la comunidad.

La inversión del espacio de datos mejora la precisión de las predicciones para la gestión de energía geotérmica.

Un nuevo enfoque mejora la precisión y la eficiencia en las predicciones del clima usando aprendizaje automático.

Explora cómo los fluidos impactan nuestro mundo a través de su comportamiento y aplicaciones.

Un estudio revela cómo las condiciones del suelo influyen en las características microbianas y la estructura de la comunidad.

La investigación revela cómo el hidrógeno afecta el comportamiento de la llama en los combustores de turbinas de gas.

La investigación destaca los hidratos de nitrógeno para un almacenamiento y transporte de gas eficiente.

Investigando cómo las fronteras geográficas influyen en los ecosistemas y la propagación de enfermedades.

Los científicos usan el aprendizaje automático para identificar enzimas que descomponen los residuos de plástico.

Examinando cómo las plantas se adaptan a su entorno a través de cambios genéticos y fenotípicos.

MM-SAM mejora la segmentación de imágenes al integrar múltiples tipos de datos de sensores.

Examinando las complejidades de las leyes de conservación escalares influenciadas por cambios bruscos.

La investigación revela cómo las bacterias colonizan las hojas de las plantas y afectan su crecimiento.

Un nuevo método mejora el análisis de árboles geométricos en varios campos.

Métodos efectivos para superar desafíos complejos de dinámica de fluidos.

Un nuevo marco que imita el aprendizaje biológico usando reacciones químicas.

Un nuevo enfoque para estimar parámetros en datos espaciales mientras se reduce el impacto de los valores atípicos.

Explorando cómo el levantamiento de la meseta moldea los patrones de migración de las aves.

HAPNet combina datos hiperespectrales y SAR para mejorar la clasificación de la cobertura del suelo.

Explorando el papel de los métodos espectrales y los sistemas W en la solución de PDEs complejas.

Un estudio examina cómo se mueven las larvas de coral sol a lo largo de la costa de Río de Janeiro.

Investigación destaca los lugares de cría de mosquitos relacionados con la malaria en la ciudad de Zanzíbar.

Cómo la concentración de sal afecta el potencial de superficie del metal en soluciones.

Un estudio sobre cómo manipular la temperatura usando condiciones de frontera de Wentzell y control de Dirichlet.

Estudiando cómo los cilindros en movimiento crean ondas de sonido en fluidos para aplicaciones prácticas.

Examinando cómo el reinicio influye en búsquedas aleatorias en diferentes entornos.

El sistema MARS-S2L usa datos satelitales para rastrear las emisiones de metano de manera efectiva.

Nuevos métodos analizan cambios complejos en los datos a través del tiempo y el espacio.