Опубликована: Ноя. 8, 2024
Язык: Английский
Опубликована: Ноя. 8, 2024
Язык: Английский
Journal of Hydrology, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 132842 - 132842
Опубликована: Фев. 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Bioresource Technology, Год журнала: 2025, Номер 424, С. 132279 - 132279
Опубликована: Фев. 21, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0International Journal of Web Services Research, Год журнала: 2025, Номер 22(1), С. 1 - 25
Опубликована: Май 7, 2025
Urban flood prevention faces challenges in real-time monitoring, data integration, and decision-making support, particularly under constraints of sensitive security efficient emergency response. This study proposes an artificial intelligence-assisted framework for urban prevention, integrating multi-dimensional fusion via intranet. A city-level digital twin platform is developed, combining sensor data, meteorological information, social media using a geographic information system, the Internet Things, intelligence algorithms. The ensures secure processing through intranet-based operations, enhancing prediction accuracy response efficiency. system was successfully implemented Hebi City, Henan Province, demonstrating significant improvements risk management. research advances resilience provides scientific basis management smart cities.
Язык: Английский
Процитировано
0Environmental Research, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 120561 - 120561
Опубликована: Дек. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
1Опубликована: Ноя. 8, 2024
Язык: Английский
Процитировано
0