GPU-Accelerated Deep Learning for Heatwave Prediction and Urban Heat Risk Assessment

En 3 lignesFramework deep learning GPU pour prédiction thermique urbaine et évaluation des risques de canicule. ConvLSTM avec loss mixte sur données MODIS et Open-Meteo (Sarajevo) : MAE=0.2293, RMSE=0.3089, R²=0.8877. Génération de cartes de risque thermique urbain.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain