Свързани публикации 'climate-change'
Време е за игра: Обявяване на Qonnections Qlik Hack Challenge за 2018 г.
Разработчиците на данни-гурута се обединяват и спасяват света в Qonnections — презентации, журиране и афтър парти се провеждат във вторник, 24 април от 19:00 до полунощ
Предизвикателството
Време е да разгърнете своите суперсили на разработчици и да приемете предизвикателството завинаги, като използвате API на Qlik. влизаш ли Надяваме се да е така, защото тази година сме във възторг да работим с партньора за корпоративна отговорност на Qlik, C40 Cities.
C40 е мрежа от..
Намаляващи индийски ледници и загуба на биосфера
Намаляващи индийски ледници и загуба на биосфера
(Анализ на сателитни изображения чрез сегментиране на изображения)
Загуба на ледник Нанда Деви
Екологична катастрофа на 7 февруари 2021 г. (ледник Нанда Деви, Индия: 7108 м надморска височина)
Индия е най-уязвимата страна от изменението на климата — доклад на HSBC’2018 (Fragile Planet: Оценяване на климатичните рискове по света)
На този ден ледникът Нанда Деви се откъсна в района на Чамоли в Утаракханд, предизвиквайки..
Изменение на климата и селски общности
Изменението на климата засяга всички ни, но това въздействие не е равномерно разпределено между населението. В Северна Каролина наблюдаваме промени, вариращи от ерозия на бреговата линия и повишена честота на мощни бури до наводнения, суша и повишени температури.
„Селските общности“ са особено уязвими от въздействието на изменението на климата. Малките селски градове често са по-малко издръжливи - което означава, че нямат...
Генеративно моделиране на температурата на морската повърхност с нормализиране на потоците
В тази публикация разглеждаме базирания на дълбок поток генеративен модел на еволюцията на океанската температура, базиран на реални данни, предоставени от Mercator Ocean. Ние се стремим да научим разпределението на данните за температурата на морската повърхност (SST), включително многоизмерни зависимости, и да генерираме потенциални бъдещи стойности на SST с пространствена зависимост между станциите, по-специално за симулиране на екстремни климатични сценарии в контекста на стрес тестове..
Времеви редове за изменението на климата: Прогнозиране на търсенето по местоназначение
Копаене на данни за плаващи автомобили за справяне с изменението на климата
Това е част 8 от поредицата Времеви серии за изменението на климата. Списък на статиите:
Част 1: Прогнозиране на вятърната енергия Част 2: Прогнозиране на слънчевото излъчване Част 3: Прогнозиране на големи океански вълни Част 4: Прогнозиране на търсенето на енергия Част 5: Прогнозиране на екстремни метеорологични явления Част 6: „Използване на задълбочено обучение за прецизно земеделие“..
CDS Faculty Advance Climate Science чрез машинно обучение с M²LInES
Международното изследователско сътрудничество работи за иновации в настоящите климатични модели
Машинното обучение и науката за данни се използват в областта на науката за климата за напредък в изследванията и решенията на глобалната криза. Едно новаторско сътрудничество е „Многомащабно машинно обучение в моделиране на свързана земна система (M²LInES)“, което се стреми да разшири текущото разбиране на климатичния процес, да създаде нови модели за машинно обучение, „осъзнаващи..
Май 22: Бъдете по-ирационални
Не е нужно много да се оглеждаме наоколо, за да видим колко дълбоко необуздана е станала нашата реалност. Имам предвид, че когато „нещата във въздуха“ започнат да „отпадат от него“, може би това е лош знак.
И няма лесни отговори, каквото и да твърди някой.
Например, има „горещи вълни“, които са свързани с използването на изкопаеми горива. И тези горещи вълни убиват хора. Така че те използват „изкопаеми горива“, за да спасяват човешки животи, защото това е, което имат.
С..
