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人工智能（AI）、物联网（...）的应用
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Qi（rose）yu
[J9] K. Kashinath，M。Mustafa，A。Albert，J-L。 Wu，C。Jiang，S。Esmaeilzadeh，K。 Azizzadenesheli，R。Wang，A.Singh，A。Manepalli，D。Chirila，R.YU，R。Walters，B。White，H。Xiao，H。A. Tchelepi，P。Marcus，A。Anandkumar，Prabhat。”物理知识的机器学习：天气和气候建模的案例研究”
主题演讲的技术会议计划，...
7 4022 Role of R&D NMDC for Quality Process and Efficiency Improvement at Various Project S K Chaurasiya and Bharath Manjunath National Mineral Development Corporation (NMDC), Hyderabad 8 5189 Study on Mineralogical Behaviors of Iron Ore to Predict and Control Loss on Ignition Kashinath Barik and Pallishree Prusti IGIT Sarang Odisha, India; CSIR- IMMT Bhubaneswar，奥里萨邦9
Anima Anandkumar：curriculum vitae
[24] K. Kashinath，M。Mustafa，A。Albert，J.L。Wu，C。Jiang，S。Esmaeilzadeh，K。Azizzadenesheli，R。Wang，A。Chattopadhyay，A。Singh，A。Manepalli，D.Chirila，R.YU，R.Walters，R.Walters，B.White，H。Xiao，H。A. Tchelepi，P。Marcus，A。Anandkumar，P。Hassanzadeh和Prabhat。物理知识的机器学习：天气和气候建模的案例研究。皇家学会的哲学交易A，379（2194），2021。
将中国降水预测的物理因素与图形神经网络
最近，深度学习（DL）技术的指数增长，这是一种数据驱动的方法，在气象和气候预测和预测中已被证明是成功的（例如Bi等，2022; Ham等，2019; Liu et al。与NWP相比，DL模型没有明确包含大气动力学，这可能会影响其性能和应用前景（Reichstein等，2019）。值得注意的是，DL模型可能会在严重降雨事件的预测中遇到困难。有条件生成模型的使用是改善大降雨预测的有效方法，尤其是在现象中（Hess等，2022； Ravuri等，2021； Zhang等，2023）。此外，DL模型可能不符合重要的物理耦合（Han等，2020）和阻碍沉淀的预测。在这种情况下，物理先验告知的DL模型可能证明是有益的（Karniadakis等，2021； Kashinath等，2021）。
2024年1月24日
面板1（中级）是在A2L世界中可行的可变制冷剂流量系统吗？轨道：HVAC＆R系统和设备室：大湖B赞助商：8.7可变制冷剂流量（VRF）主席：Scott D McGinnis，直接扩展解决方案，TX完整会员，该小组将教育该小组的可行性，以使用未来的VRF系统使用A2L冷冻剂，并讨论A2 l的A2 eRERRRE，以供应A2L的A2 lycrra和IMC和IMC和IM 2和IM2和IM 2 UMC将影响VRF设备和系统设计。面板将讨论如何确保可以安全地安装和操作将来的VRF系统。小组将讨论未来的VRF系统如何成为支持提高能源效率和我们建筑环境脱碳的必要选择。小组成员：1。Badri Patel，BEAP，正式成员，约翰逊控制，多伦多，安大略省，加拿大2。Christopher W Williams，Trane Technologies，TN 3。Scott P Hackel，PE，LEED AP，完整成员，Slipstream，Madison，Wi 4。Madhav R Kashinath，Daikin Comfort Technologies，Waller，TX
