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在灾后情况下，政府和非政府组织 (NGO) 努力有效协调救灾工作，旨在及时满足人道主义需求。利用卫星图像、传感器数据和社交媒体等可用数据，以及数据挖掘和大数据分析，可以大大加强灾害管理工作。然而，及时获取这些往往支离破碎、不完整的数据是一项挑战。人工智能 (AI) 技术，包括机器学习、深度学习和自然语言处理，通过加快政府机构、非政府组织和其他机构的响应时间，提供了解决方案。本研究考察了 72 项关于人工智能在灾害管理各个阶段的应用的研究，包括灾后情况的模拟、检测、预测和处理。基于人工智能的系统可以改善早期预警的发布，简化风险沟通，优化救援物流，支持疏散计划，同时还有助于颁发建筑许可证和补助金的决策过程。该分析强调了人工智能在灾害管理所有阶段（从准备和响应到预防/缓解和恢复）的变革潜力，并确定了该领域的未来挑战。总之，该研究强调了人工智能不仅在预测灾害发生和影响区域方面，而且在确定最脆弱的社区和评估灾害响应策略的可行性方面的能力。
人工智能在灾害管理中的应用
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