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本文提出了一种结合水平集估计的成本感知贝叶斯优化框架，用于引导无人机进行快速灾后损伤评估，在最小化运营成本的同时降低不确定性。
介绍了Obshazard-bench，这是一个实时、观测驱动的基准，用于评估多模态基础模型从原始地球观测流中获取灾害智能的能力，涵盖60多个国家的8个灾害类别。
NASA 的每周更新重点介绍了庆祝美国航空遗产的活动，包括 Freedom250 飞越、新国际空间站机组人员的准备工作、Artemis III 组装里程碑以及全球灾难响应支持。
来自Copernicus和NASA的新卫星图像揭示了6月24日委内瑞拉地震造成的破坏，有助于救援工作和损失评估。
NASA卫星正在为委内瑞拉的地震响应提供关键支持，获取数据以帮助评估影响并指导工作。
文章讨论了由于气候变化，传统房屋保险在灾害频发地区的崩溃，以及人工智能辅助参数保险作为潜在替代方案的兴起，但也指出了潜在的陷阱。
一项研究评估了Prithvi-EO-2.0基础模型在19个不同全球洪水事件中用于卫星洪水制图的效果，发现检测精度共同受土地覆盖和洪水类型的影响。
本文对利用大型语言模型（LLM）引导的半监督学习进行社交媒体危机数据分类进行了实证评估。研究表明，在低资源场景下，LG-CoTrain 的表现优于经典基线模型，并突显了将 LLM 知识迁移至更小、更易部署的模型以支持灾害响应的潜力。
OpenAI、盖茨基金会和ADPC在曼谷举办了首届AI Jam活动，汇集了来自13个亚洲国家的50名灾害管理领导者，共同开发用于应急响应的实用AI应用。该倡议旨在帮助政府和非营利组织利用AI改善灾害情况下的协调、数据管理和决策。
大学空间研究协会与 Meta 正在合作，应用 Segment Anything 模型支持美国地质调查局（USGS）的水文观测系统，以应对洪水紧急情况。