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Quest'articolo analizza gli approcci di deep learning per prevedere le maree di tempesta per la sicurezza e la pianificazione.

Esaminando gli impatti emotivi dell'uragano Harvey su individui e comunità colpite.

I materiali morbidi mostrano comportamenti sorprendenti quando si toglie lo stress, con stress locali e bande di taglio.

Un nuovo metodo stima i rischi di piogge estreme per il Bangladesh a causa del cambiamento climatico.

Esaminando come il deep learning migliora la precisione delle previsioni sismiche.

Una panoramica su come si comportano le valanghe granulari in ambienti diversi.

Un nuovo metodo AI migliora il modo in cui valutiamo gli eventi meteorologici estremi legati ai cambiamenti climatici.

Creando un database per tenere traccia degli eventi meteorologici estremi nelle Filippine.

Un nuovo schema mette in primo piano l’equità nella distribuzione dell’elettricità durante i picchi dei prezzi.

Un sistema per identificare i bisogni della comunità durante le emergenze.

Usare la realtà virtuale per migliorare la comunicazione degli avvisi di tornado può salvare vite.

Utilizzare modelli a ordine ridotto per previsioni più rapide dei movimenti sismici del suolo.

Gli scienziati migliorano l'efficienza del monitoraggio delle inondazioni usando un'analisi avanzata delle immagini satellitari.

Le inondazioni possono aumentare la diffusione di malattie respiratorie a causa dei cambiamenti nelle interazioni umane.

Uno sguardo all'analisi delle sequenze temporali di eventi irregolari.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza delle previsioni delle tempeste usando l'analisi dei dati satellitari.

Una panoramica su come si comportano i materiali granulari in diverse situazioni.

Nuovo dataset migliora le previsioni per eventi meteorologici estremi.

Un dataset completo mira a migliorare la previsione e la risposta alle alluvioni a livello globale.

Questo articolo esamina come gli oscillatori collegati possano portare a eventi estremi inaspettati.

Investigando come i materiali si deformano gradualmente sotto stress nel tempo.

Un nuovo set di dati e modelli accelerano le operazioni di ricerca e soccorso dopo le inondazioni.

Usare i dati satellitari per migliorare il rilevamento delle inondazioni e la risposta in tutto il mondo.

L'innalzamento del livello del mare peggiora i problemi di salute nelle comunità costiere del Bangladesh.

Uno studio sulla previsione dei potenziali danni da terremoto in Turchia.

Scopri come i terremoti di tutte le dimensioni condividono comportamenti e principi comuni.

Esaminando come il cambiamento climatico alimenti la diffusione della febbre dengue e di altre malattie.

Uno sguardo alla scienza e alla modellazione dei cicloni.

Uno sguardo sulla natura dei fulmini, i pericoli e le misure di sicurezza durante i temporali.

Uno sguardo su eventi estremi e come prepararsi.

Scopri come gli scienziati misurano e analizzano eventi estremi nel nostro mondo.

PyAWD genera dati sismici sintetici per migliorare le previsioni dei terremoti.

Scienziati migliorano il monitoraggio dei vulcani per prevedere le eruzioni e proteggere le comunità.

Esaminare come i fluidi influenzano il comportamento delle faglie e le previsioni sui terremoti.

Scopri come il Senseiver migliora le previsioni sui tsunami usando dati limitati.

Nuovo dataset migliora la comprensione del comportamento dei tifoni usando tecniche di machine learning.

Uno sguardo alle complessità nel predire i comportamenti dei fluidi nel tempo.

Gli scienziati hanno sviluppato un nuovo metodo per prevedere le inondazioni, aiutando le comunità a prepararsi meglio.

Scopri la scienza dietro i temporali e i loro effetti affascinanti.

Scopri come la soluzione per pressione modella il nostro mondo sotto la superficie.