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Integrating multi-task learning with a differentiable physics constrained framework for hydrological forecasting
Artículo
Acceso abierto Artículo DOAJ
Integrating multi-task learning with a differentiable physics constrained framework for hydrological forecasting
Yuguang Yan et al · Nature Portfolio · 2026 · ISSN 2045-2322
Abstract Accurate prediction of terrestrial water cycle variables like soil moisture (SM) and evapotranspiration (ET) is crucial, yet existing Deep Learning (DL) models face limitations. Many adopt Single-Task Learning (...
LCC LCC:Medicine; TENDOlNjaWVuY2U~Idioma eng
Acceso abiertoRuta libre sin proxy. Acceso recomendado cuando no hay suscripción activa.
Open Access
Disponible en línea Ficha bibliográfica
An interpretable adaptive mountain flood forecasting agent model framework based on multi-source terrain data
Artículo
Material complementario disponible Artículo DOAJ
An interpretable adaptive mountain flood forecasting agent model framework based on multi-source terrain data
Miao Xiao et al · Taylor & Francis Group · 2026 · ISSN 1994-2060
Climate change and human impact are increasing the frequency and severity of flooding, making real-time, accurate simulation of mountainous flood inundation an urgent necessity. In this study, we developed a proxy model ...
LCC LCC:Engineering (General). Civil engineering (General)Idioma eng
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Material complementario
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Integrated technological governance and ecosystem based strategies for irrigation system resilience under climate change a systematic review
Artículo
Acceso institucional disponible Artículo DOAJ
Integrated technological governance and ecosystem based strategies for irrigation system resilience under climate change a systematic review
Iman Hajirad et al · Springer · 2026 · ISSN 2731-9431
Abstract Climate change poses significant strain on global water supplies, necessitating robust adaptive measures in irrigated agriculture to ensure food security. Adhering to PRISMA guidelines, this study provides a sys...
LCC TENDOkVudmlyb25tZW50YWwgc2NpZW5jZXM~Idioma eng
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Institucional
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Metaheuristic-enhanced deep learning for monthly pan evaporation prediction under limited climatic data
Artículo
Material complementario disponible Artículo DOAJ
Metaheuristic-enhanced deep learning for monthly pan evaporation prediction under limited climatic data
Ozgur Kisi et al · Nature Portfolio · 2026 · ISSN 2045-2322
Abstract This study introduces two recently developed bio-inspired metaheuristic algorithms, Artificial Protozoa Optimizer (APO, 2024) and Dung Beetle Optimizer (DBO, 2023), into long short-term memory (LSTM) networks fo...
LCC LCC:Medicine; TENDOlNjaWVuY2U~Idioma eng
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Material complementario
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