可视化
1、True Colors of American Political Spectrum
纽约时报关于居民政治倾向和其所在的环境颜色的关系。将各个城市的航空影像的像素按照颜色和亮度进行排序，发现选举地图结果红色和蓝色的分布与地表影像中的灰色和绿色有一定关系。结果表明，支持共和党的地区绿色占主要，而支持民主党的地区以灰色为主。
2、On Time Everytime
为了分析荷兰铁路规划的合理性，将火车看作静止，而站点在移动，越快速的移动，则站点之前的距离越短。从上图可以看出本来相距较远的地方因为密集的铁路而变得尽在咫尺，而一些相近的地方，因为铁路规划的缺失，变得相聚较远。
3、What Coronavirus Job Losses Reveal About Racism in America
尽管COVID-19对美国就业产生了重大打击，但据报道有色人种比白人遭受了更大的打击。然而数据表明，几十年来，种族差异其实一直存在。
记者将当前人口调查中的失业数据可视化，不同曲线代表不同类别美国人的失业率变化，分过去6个月和过去10年的变化趋势，可以选择种族、性别、年龄、学历和收入来比较不同人群失业率变化。可以发现，黑人和白人就业方面的差距一只存在，并不是人们通常认为的教育水平所致。
深度学习
1、The Technology Behind our Recent Improvements in Flood Forecasting
本文介绍了新的洪水预发建模方法，称之为形态淹没模型，基于物理模型和机器学习可在现实环境中创建更准确的、可扩展的淹没模型。此外，新的预警模型允许使用端到端机器学习模型和全球公开可用的数据，以前所未有的规模识别有洪灾风险的区域。在这篇文章中，还描述了称为HydroNets（今年在ICLR AI for Earth Sciences和EGU上展示）的下一代洪水预报系统的发展，这是一种专门为跨多个流域的水文建模而建造的新架构，同时仍在进行优化以确保每个位置的准确性。
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