Machine Learning Algorithms for Natural Disasters
Nancy Deborah,
Alwyn Rajiv,
A. Vinora
и другие.
Advances in computational intelligence and robotics book series,
Год журнала:
2024,
Номер
unknown, С. 188 - 212
Опубликована: Март 7, 2024
Natural
disasters
require
quick
and
precise
reactions
for
preparedness,
mitigation,
response
activities
because
they
pose
serious
risks
to
infrastructure,
human
lives,
the
environment.
The
incorporation
of
machine
learning
(ML)
algorithms
has
become
a
viable
strategy
improve
natural
disaster
management
in
number
ways
recent
years.
Early
warning
systems
risk
assessment
frameworks
are
made
possible
by
predictive
models
that
able
identify
patterns,
anomalies,
factors
from
variety
data
sources
thanks
techniques
like
supervised
learning,
unsupervised
deep
learning.
application
poses
issues
concerns,
notwithstanding
its
potential
advantages.
By
combining
various
sources,
sophisticated
analytics,
real-time
decision
support
systems,
enable
stakeholders
more
effectively
resiliently
prepare
for,
mitigate,
respond
catastrophes.
Язык: Английский
Fenómeno de El Niño y la escuela en el Perú: ¿Qué sabemos sobre los impactos de los últimos tres eventos?
Revista Andina de Educación,
Год журнала:
2024,
Номер
1(1), С. 000817 - 000817
Опубликована: Дек. 18, 2024
Este
trabajo
se
centra
en
la
relación
entre
educación
y
el
fenómeno
de
El
Niño
(FEN).
A
partir
un
estudio
documental,
busca
contribuir
al
campo
emergente
investigación
sobre
desastres.
FEN,
evento
climatológico
significativo
Sudamérica,
manifiesta
costa
norte
Perú
tiene
consecuencias
críticas
diversos
sectores,
incluida
educación.
La
sistematiza
conocimiento
existente
los
efectos
últimos
tres
eventos
extremos
del
FEN
(1982,
1997
2017)
las
escuelas
peruanas
marco
enfoques:
para
desastres,
gestión
escolar
desastres
e
impactos
escuela.
Se
plantean
dos
objetivos
específicos:
1.
identificar
producción
conocimientos
educación,
2.
explorar
reportados
publicaciones
institucionales
periodísticas
peruanas.
metodología
es
exploratoria,
basada
revisión
exhaustiva
fuentes
secundarias
académicas
no
país.
Los
peruana
incluyen
daños
materiales
significativos,
afectación
infraestructuras
escolares,
retrasos
calendario
adversos
salud
población
escolar.
documento
discute
limitaciones
datos
acerca
enfoques