Fisica - Geofisica

Un nuovo metodo utilizza dati osservazionali per previsioni meteorologiche regionali più accurate.

I ricercatori usano stagno fuso per simulare gli impatti dei meteoriti e studiare le forme dei crateri.

libEMM offre modellazione CSEM 3D avanzata per un'esplorazione delle risorse efficiente.

Uno studio rivela come il movimento dell'acqua generi attività sismica nei ghiacciai.

Esplorare il ruolo dei modelli di linguaggio nei compiti di ingegneria geotecnica.

I ricercatori usano le onde sonore dei terremoti per monitorare i cambiamenti di temperatura dell'oceano nel tempo.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza dei modelli di sale grazie a tecniche di deep learning.

Uno sguardo al metodo Marchenko per recuperare i campi d'onda sotto la superficie.

I ricercatori sviluppano metodi basati sui dati per analizzare comportamenti caotici nel meteo e nella dinamica dei fluidi.

Esplorando l'impatto delle maree sulla formazione iniziale della Terra e sull'evoluzione della Luna.

Nuovi metodi migliorano la comprensione dei flussi turbolenti usando tecniche di apprendimento automatico.

Un nuovo framework migliora gli studi geofisici grazie all'integrazione del machine learning.

Scopri come i scienziati prevedono i terremoti usando il modello Kinematic Earthquake Sequence.

Una recensione dei metodi usati per stimare le emissioni di metano e il loro impatto.

DAS-N2N usa il machine learning per migliorare la raccolta di dati sismici riducendo il rumore.

La ricerca sfrutta le informazioni dei social media per analizzare i disastri naturali usando il machine learning.

Uno sguardo ai legami tra le eruzioni vulcaniche e forze esterne per oltre 300 anni.

Scopri come POCS migliora l'elaborazione e la ricostruzione dei dati sismici.

Esaminare come la casualità influisce sulla dinamica delle onde oceaniche in un modello di acque poco profonde.

Nuovi modelli di intelligenza artificiale migliorano le previsioni sul comportamento delle onde sismiche in contesti geologici complessi.

HydroPol2D simula il flusso d'acqua e gli inquinanti nelle aree urbane per migliorare la gestione.

Questo articolo parla di un metodo per analizzare i dati scientifici non strutturati in modo efficace.

Nuove tecniche migliorano le previsioni dei sistemi caotici usando l'apprendimento automatico e gli invarianti dinamici.

Un nuovo sistema utilizza dati satellitari per un monitoraggio efficace delle inondazioni in tutto il mondo.

Questo articolo esamina modelli numerici per capire le fratture idrauliche nell'estrazione di petrolio e gas.

SimFWI migliora le tecniche di inversione geofisica per un'analisi del sottosuolo migliore.

Come l'ossigeno influisce sulle proprietà del ferro nel nucleo esterno della Terra.

Sfruttare le immagini satellitari per migliorare la previsione delle inondazioni e la preparazione ai disastri in Bangladesh.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza dei dati climatici usando tecniche di machine learning.

Esaminando come la rotazione influisce sul movimento del calore nei sistemi fluidi.

PhaseNO migliora l'accuratezza nel rilevamento dei terremoti grazie a un'analisi avanzata dei dati a livello di rete.

Un nuovo approccio all'analisi delle reti migliora il rilevamento e la preparazione in tempo reale per i terremoti.

TianQin ha in programma di misurare le onde gravitazionali usando tre satelliti nello spazio.

Un nuovo metodo migliora la stima dell'incertezza nella modellazione sismica.

Nuovo simulatore prevede il comportamento del flusso granulare usando le Reti Neurali Grafiche.

Questo studio usa dati delle onde per stimare le proprietà del ghiaccio marino a Svalbard.

Combinare le CNN con l'eterogeneizzazione gerarchica accelera l'analisi delle proprietà delle rocce.

Questo studio esamina la tecnologia GPS per prevedere i terremoti dopo quelli principali in Giappone.

Indagare come i materiali granulari rispondono a impatti ad alta velocità e perdita di energia.

Le sospensioni dense influenzano vari settori e la vita di tutti i giorni.