Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Реферат*
| Код |
559133 |
| Дата создания |
2023 |
| Страниц |
9
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 20 декабря в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
В данном реферате мы рассмотрим прогнозирование и моделирование опасных ситуаций в различных областях, а также методы и инструменты, используемые для их анализа и предотвращения.
Введение
Безопасность жизнедеятельности является одной из наиболее важных и актуальных тем в нашей современной жизни. С каждым днем мы сталкиваемся с новыми угрозами и рисками, которые требуют серьезного изучения и анализа. Несмотря на то, что данная тема является достаточно разработанной в теории и практике, она все еще требует дальнейшего исследования.
Фрагмент работы для ознакомления
Прогнозирование и моделирование опасных ситуаций - это процесс анализа и оценки потенциально опасных ситуаций, которые могут возникнуть в определенных условиях. Это важный аспект в различных областях, включая авиацию, метеорологию, финансы, медицину, инфраструктуру и многое другое. Прогнозирование и моделирование опасных ситуаций помогают предотвратить потенциально опасные ситуации и уменьшить риски.
Список литературы
1. Khoury, M., & Saliba, J. (2018). Predictive analytics for public safety: A review. IEEE Access, 6, 45504-45522.
2. Ju, L., Li, Y., & Zeng, J. (2021). A review of modeling methods for prediction of traffic accident risks. Accident Analysis & Prevention, 152, 106002.
3. Guo, C., Wu, J., & Zhang, H. (2019). Machine learning in disaster management: a review. Natural Hazards, 96(3), 1195-1215.
4. Cho, S., & Lee, J. (2020). Recent advances in machine learning and big data analytics for disaster management. Sustainability, 12(10), 4028.
5. Arora, N., & Tyagi, V. (2021). Artificial intelligence and disaster management: A review of literature. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 12(6), 5857-5875.
6. Li, Z., Chen, J., Chen, Z., & Liu, Y. (2019). Predictive modeling of traffic accidents with deep learning: A case study in China. Accident Analysis & Prevention, 131, 243-257.
7. Brown, D. G., Verburg, P. H., Pontius Jr, R. G., & Lange, M. D. (2013). Opportunities to improve impact, integration, and evaluation of land change models. Current Opinion in Environmental Sustainability, 5(4), 452-457.
8. McSweeney, K., & Pettit, C. (2018). Geographic information systems in disaster management. CRC Press.
9. Federal Emergency Management Agency. (2019). National response framework (3rd ed.). U.S. Department of Homeland Security.
10. United Nations Office for Disaster Risk Reduction. (2015). Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015-2030. United Nations.
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.006