الأبحاث ضمن الموضوع : علم الزلازل ودراسات الزلازل
-
FEDONet: DeepONet المدمج بفورييه لتعلم المشغل بدقة طيفية
FEDONet: Fourier-embedded DeepONet for spectrally accurate operator learning2026 | المؤلف: Arth Sojitra وآخرون | المجلة: Journal of Computational Physics | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه القسم تطوير وتقييم الشبكات العميقة المدمجة بفورييه (FEDONets)، وهي نوع متقدم من DeepONets مصممة لتعزيز تعلم المشغلين غير الخطيين، خاصة في سياق المعادلات التفاضلية الجزئية (PDEs). تكافح DeepONets التقليدية، التي تستخدم طبقات خطية متصلة بالكامل، لالتقاط الهياكل المكانية المعقدة لمختلف PDEs. من خلال دمج تضمينات فورييه في شبكة الجذع، تحسن FEDONets بشكل كبير…
-
أول نظام إنذار مبكر للزلازل للسكك الحديدية عالية السرعة في إيطاليا: تعزيز السرعة والكفاءة التشغيلية خلال الأحداث الزلزالية
The first Earthquake Early Warning System for the high-speed railway in Italy: enhancing rapidness and operational efficiency during seismic events2026 | المؤلف: Simona Colombelli وآخرون | المجلة: Natural hazards and earth system sciences | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على نظام إنذار مبكر للزلازل (EEW) تم تطويره خصيصًا لسكك الحديد السريعة بين نابولي وروما، مع التأكيد على أهميته في تعزيز السلامة لعمليات السكك الحديدية في منطقة نشطة زلزاليًا في إيطاليا. يستخدم النظام شبكة من المحطات الزلزالية المجهزة بمقاييس التسارع لمراقبة حركة الأرض وتوقع تسارع الأرض الأقصى في الوقت الحقيقي.…