С данным автором приятно иметь дело. Спасибо в очередной раз!
Подробнее о работе
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
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.
В данном реферате мы рассмотрим прогнозирование и моделирование опасных ситуаций в различных областях, а также методы и инструменты, используемые для их анализа и предотвращения.
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.
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.
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
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.
В данном реферате мы рассмотрим прогнозирование и моделирование опасных ситуаций в различных областях, а также методы и инструменты, используемые для их анализа и предотвращения.
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.
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.
Купить эту работу vs Заказать новую | ||
---|---|---|
0 раз | Куплено | Выполняется индивидуально |
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что
уровень оригинальности
работы составляет не менее 40%
|
Уникальность | Выполняется индивидуально |
Сразу в личном кабинете | Доступность | Срок 1—4 дня |
500 ₽ | Цена | от 200 ₽ |
Не подошла эта работа?
В нашей базе 85958 Рефератов — поможем найти подходящую