災害管理 に関する最新の記事

新しい方法が、少ない学習データでSAR画像のターゲット認識を向上させる。

AtmoRepはAIと過去のデータを使って天気予報を強化するよ。

稀な出来事を予測する際の課題や手法についての考察。

この研究は、正確な建物検出のための異なる機械学習モデルを比較してるよ。

新しいゲームアプローチが災害時の避難計画を強化するんだ。

新しい方法が衛星画像とモバイルデータを組み合わせて、緊急イベントへの対応を行うよ。

CAMixerを紹介するよ、合成開口レーダー画像の変化を検出する新しいアプローチだ。

新しい方法で光学画像をSAR画像に変換するのが良くなったよ。

新しい方法がイタリアのリアルタイム天気予報を改善して、特に風速に焦点を当ててるよ。

新しいモデルが先進技術を使って短期の降雨予測の精度を向上させた。

DOFAモデルは、複数のデータタイプを統合することで地球観測データの分析を改善する。

ELGC-Netは衛星画像を使って変化を検出する精度を向上させる。

SDF2NetがPolSAR画像の分析と分類精度をどう向上させるかを発見しよう。

この方法は、分析のためにLiDARデータを使ってハイパースペクトルバンドの選択を改善する。

新しい方法で衛星画像の画質が向上する。

この研究は、洪水や社会的な出来事が人の移動パターンにどう影響するかを分析してるんだ。

専門家がデータやモデルを使って野火を予測する方法を学ぼう。

光ファイバーが自然現象を高精度で追跡する手助けをする仕組みを学ぼう。

新しい手法が、少ないデータとテキストガイダンスを使って、リモートセンシング画像編集を強化する。

ADSummは、より良い災害対応のための重要な要約を提供する。

フィリピンの天気予報をより良くするためにデータソースを組み合わせる。

EvaNetは衛星画像と標高データを組み合わせて、洪水マッピングの精度を向上させるよ。

インドの夏のモンスーンにおける極端な降雨パターンにENSOがどう影響するかを調べる。

Koodosフレームワークは、リアルタイムのシナリオでの変化するデータへのモデルの適応性を高めるよ。

停電時に電気自動車を使って通信基地局に電力を供給する。

新しい方法が、衛星画像を使って人道支援のために戦争の被害を推定するんだ。

適応メッシュ細分化は、詳細をダイナミックに調整することで天気予報の精度を向上させるんだ。

新しいフレームワークが空中と地上の車両を使って物体検出を改善するよ。

新しい方法で複数の低解像度の入力を使って衛星画像の品質が向上するよ。

リモートセンシングの新しい方法がマスクを使って変化検出の精度を向上させたよ。

新しいルーティングプロトコルがUAVネットワークの効率と信頼性を高める。

Mambaベースのチェンジディテクターが環境の変化を追跡する影響を発見しよう。

新しいデータセットが革新的な機械学習技術を使って地震分析を加速させる。

AIが極端な天候予測の分析をどう改善するかを探る。

HPixは、深層学習と衛星画像を組み合わせて、高精度なベクトルマップを作成するよ。

新しい方法がSAR画像の変化検出精度を向上させる。

276のラテンアメリカの都市で教育が洪水の影響にどう関わってるか調べてる。

新しいモデルは物理学とデータを組み合わせて、より良い地すべり予測を実現してるよ。

DataStormは、健康危機の際にさまざまなシナリオをシミュレーションして意思決定者をサポートする。

新しい方法でリモートセンシング画像の物体検出が向上するよ。