利用 Apache Spark 对早期森林火灾进行检测、通过气象和地理数据提高火灾风险预测的论文进行了讨论，使用了 Semantic Sensor Networks、Large Language Models 和 Spark 框架改进了决策支持系统，并通过实时警报和多种火灾场景的验证来衡量方法的有效性。

May, 2024

发展基于语义的数据集成中间件，将当地土著知识和传感器数据的异构数据模型融合，以实现准确的旱灾预测系统。土著知识通过中间件的自动推理生成模块转化为规则，与传感器数据结合进行推理，确定旱灾的发生。语义中间件包括分布式架构、实时流处理引擎、基于规则的推理模块和本体模块用于语义表示知识库。

May, 2024

本研究提出了一种基于机器学习的、利用遥感数据预测印度尼西亚森林火灾的新方法，其对近年来由森林砍伐和气候变化导致的森林火灾有着显著的影响并提出了可靠且高效的预测方案。

Jan, 2021

本研究评估语义技术在基于传感器的个人健康监测系统中的应用。通过系统分析，确定了 6 个关键挑战，并评估了这些系统在应对这些挑战方面采用语义技术的情况。

Jun, 2023

本研究开发了一种多模式野火预测和个性化早期警告系统，该系统基于先进的机器学习框架，使用来自环境保护局的传感器数据和 2012 年至 2018 年的历史野火数据，成功设计了新型的 U-Convolutional-LSTM 神经网络，能够提取与迫在眉睫的野火相关的关键时空特征。此外，地质数据被用于提供更好的野火风险评估。最终，为个有感官障碍或呼吸恶化症状的人提出了个性化早期警告系统，旨在为危险地区的居民提供更好的准备，从而挽救生命并减少经济损失。

Aug, 2022

本文介绍了一种使用 Markov 逻辑网络的概率一阶谓词逻辑（FOPL）推理系统，从传感器网络中提取信息进行复杂决策，以及证明这种方法在处理各种实际数据时的数学准确性和广泛适用性。

Nov, 2014

本研究采用机器学习框架 (PyTorch) 来优化 NFDRS IC 指数的内部参数，以更准确地识别和预测火灾风险，为采取精准的防火措施提供科学依据。

Mar, 2022

通过在一个地方政府的复杂基础设施项目中实现和验证本体论，该研究使用语义学方法对协调与合作进行建模和增强，提出了一个包含相关依赖的鲁棒保存型细化组织模型，以及如何通过改变组织内的依赖结构来减轻协调与合作风险等实际见解。

Dec, 2023

提出了一种利用多个信息源提高自动卫星基热点检测系统准确性的野火识别解决方案，并使用 European Forest Fire Information System 数据库与 Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer 和 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite 的热异常进行交叉引用，构建了一个用于欧洲相关野火研究的大规模热点数据集。然后，提出了一种新颖的多模态监督机器学习方法，用于区分野火和其他事件的热点检测。实验结果表明我们的方法在野火识别任务中的有效性。

Jul, 2023

介绍了一个建立在人工智能、因果推理和通信理论新概念之上的可扩展端到端语义通信网络，它要求将数据驱动网络转向为知识驱动的网络，并使用叫做语义语言的语言与语义表示方式，提出了新的 “推理能力” 度量方法，为未来的语义通信网络的建立、分析和应用提供了一个全面的参考。

Nov, 2022