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具有高空间的宽带高光谱图像传感器...
高光谱成像提供高维空间光谱信息，揭示了内在物质特征1 - 5。在这里，我们报告了具有高空间和时间分辨率的片上计算高光谱成像框架。通过在图像传感器芯片上整合不同的宽带调制材料，目标光谱信息是非均匀且本质上与每个像素上与明亮吞吐量的。使用智能重建算法，可以从每个帧中恢复多通道图像，从而实现实时高光谱成像。在这样的框架之后，我们第一次使用光刻志上制造了宽带Vis-nir（400-1700 nm）高光谱成像传感器，平均光通量为74.8％和96个波长通道。证明的分辨率为124 fps的1,024×1,024像素。我们证明了其广泛的应用，包括用于智能农业，血液氧和水质监测的叶绿素和糖定量，用于人类健康，Tex-Tile分类和工业自动化的苹果瘀伤检测以及用于天文学的远程月球检测。集成的高压图像传感器仅称重数十克，并且可以在各种资源有限的平台上组装，也可以配备了OB-the Shelf Optical Systems。该技术改变了高维的挑战
农村地区水质建模中时空一致性的指南
Ahmadi，M.，Arabi，M.，Ascough，J.C.，Fontane，D.G。和Engel，B。 A. （2014）。 朝着改进流域模型的校准：多站点多物镜信息。 环境建模与软件，59，135 - 145。https：//doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.05.012 Ala-Aho，P.，Soulsby，C.，Wang，H。，H。，＆Tetzlaff，D。（2017）。 集成的表面表面模型研究地下水在源头流域径流产生中的作用：一种极简主义的参数化方法。 水文学杂志，547，664 - 677。https：//doi.org/ 10.1016/j.jhydrol.2017.02.02.023 Arabi，M.，Govindaraju，R.S.，＆Hantush，M.M。（2006）。 使用遗传算法对流域管理实践的具有成本效益的分配。 水资源研究，42，W10429。 https://doi.org/10.1029/ 2006wr004931 Bekele，E。G.和Nicklow，J。W.（2007）。 使用nsga-ii的特警自动量化。 水文学杂志，341，165 - 176。 Bieger，K.，Hormann，G。，＆Fohrer，N。（2015）。 （2015）：中国山流域中特警表面径流和沉积物产量的详细空间分析。 水文科学杂志，60（5），784 - 800。https：//doi.org/10.10.1080/02626667.2014.965172 Chaubey，I.，Chiang，L. 最佳管理实践在提高牧场主导的流域中水质方面的有效性。 （2015）。 改善地球系统模型中水文过程的代表。 水资源研究，51，5929 - 5956。https：//doi.org/10.1002/2015WR017096Ahmadi，M.，Arabi，M.，Ascough，J.C.，Fontane，D.G。和Engel，B。A.（2014）。朝着改进流域模型的校准：多站点多物镜信息。环境建模与软件，59，135 - 145。https：//doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.05.012 Ala-Aho，P.，Soulsby，C.，Wang，H。，H。，＆Tetzlaff，D。（2017）。集成的表面表面模型研究地下水在源头流域径流产生中的作用：一种极简主义的参数化方法。水文学杂志，547，664 - 677。https：//doi.org/ 10.1016/j.jhydrol.2017.02.02.023 Arabi，M.，Govindaraju，R.S.，＆Hantush，M.M。（2006）。使用遗传算法对流域管理实践的具有成本效益的分配。水资源研究，42，W10429。https://doi.org/10.1029/ 2006wr004931 Bekele，E。G.和Nicklow，J。W.（2007）。 使用nsga-ii的特警自动量化。 水文学杂志，341，165 - 176。 Bieger，K.，Hormann，G。，＆Fohrer，N。（2015）。 （2015）：中国山流域中特警表面径流和沉积物产量的详细空间分析。 水文科学杂志，60（5），784 - 800。https：//doi.org/10.10.1080/02626667.2014.965172 Chaubey，I.，Chiang，L. 最佳管理实践在提高牧场主导的流域中水质方面的有效性。 （2015）。 改善地球系统模型中水文过程的代表。 水资源研究，51，5929 - 5956。https：//doi.org/10.1002/2015WR017096https://doi.org/10.1029/ 2006wr004931 Bekele，E。G.和Nicklow，J。W.（2007）。使用nsga-ii的特警自动量化。水文学杂志，341，165 - 176。Bieger，K.，Hormann，G。，＆Fohrer，N。（2015）。 （2015）：中国山流域中特警表面径流和沉积物产量的详细空间分析。 水文科学杂志，60（5），784 - 800。https：//doi.org/10.10.1080/02626667.2014.965172 Chaubey，I.，Chiang，L. 最佳管理实践在提高牧场主导的流域中水质方面的有效性。 （2015）。 改善地球系统模型中水文过程的代表。 水资源研究，51，5929 - 5956。https：//doi.org/10.1002/2015WR017096Bieger，K.，Hormann，G。，＆Fohrer，N。（2015）。（2015）：中国山流域中特警表面径流和沉积物产量的详细空间分析。水文科学杂志，60（5），784 - 800。https：//doi.org/10.10.1080/02626667.2014.965172 Chaubey，I.，Chiang，L.最佳管理实践在提高牧场主导的流域中水质方面的有效性。（2015）。改善地球系统模型中水文过程的代表。水资源研究，51，5929 - 5956。https：//doi.org/10.1002/2015WR017096土壤和水保护杂志，65，424 - 437。https：//doi.org/10.2489/jswc.65.65.6.424 Clark，M.P.，Fan，Y.，Y.，Lawrence，D.M.，D.M.，D.M.麦克斯韦（R. M.
时空综合贝叶斯物种分布模型显示，性状和范围转移之间缺乏广泛的关系
fi g u r e 2研究中观察到的范围偏移概述。（a）研究中存在的原始存在和不存在数据以及存在估计值的后中值。原始观测图上的红点/正方形显示原始物种的检测，而黑点/正方形显示非探测。点代表ebird数据记录，正方形代表Bird Atlas Records。模型估计图中的颜色梯度图显示了该模型估计的存在的可能性，其中更多的黄色表示存在的概率更高。深蓝色和深紫色概述了与示例物种相对应的范围变化的数量。深蓝色：Kori Bustard（Ardeotis kori）；深紫色：von der Decken的Hornbill（Tockus deckeni）。（b）在1980 - 1999年和2000- 2020年之间，单个物种范围移动的相对变化因子分为总范围变化，有意义的收缩分数和有意义的扩张得分。y轴上的值以线性尺度表示。1的相对变化因子对应于收缩或扩张（损失或获得等于机会区域的区域）的无意义变化，而总范围变化没有变化（1980- 1999年的范围等于2000 - 2020年的范围）。一个相对变化因子为2，对应于面积的两倍，而面积减半的系数为0.5。
复兴大自然的交响曲
1 Hailu，Binyam＆Girma，Shimelis。（2019）。埃塞俄比亚阿比贾塔湖的时空湖泊水平变化：一种遥感方法。环境分析与生态学研究。6。10.31031/eaes.2019.06.000627。2 rezenom，A。（2012）。埃塞俄比亚阿比贾塔 - 沙拉湖国家公园的鸟类的清单。埃塞俄比亚野生动物保护管理局（EWCA）和ASLNP。3 Fekadu，T。和Fekadu，B。（2014）。在管理埃塞俄比亚的Abijata北湖国家公园时，土著主张和冲突。int。J. Biodiver。 SCI。 10（3）：216-227。 4 Flower，R。（2011）。 Abijata-Shalla湖国家公园：评估推动管理决策环境变革的因素。 5 Temesgen，H.，Nyssen，J.，Zenebe，A.，Haregeweyn，N.，Kindu，M.，Lemenih，M。和Haile，M。（2013）。 生态继承和土地利用变化（埃塞俄比亚主要的裂谷）。 J. 干旱环境。 91：53-60。J. Biodiver。SCI。 10（3）：216-227。 4 Flower，R。（2011）。 Abijata-Shalla湖国家公园：评估推动管理决策环境变革的因素。 5 Temesgen，H.，Nyssen，J.，Zenebe，A.，Haregeweyn，N.，Kindu，M.，Lemenih，M。和Haile，M。（2013）。 生态继承和土地利用变化（埃塞俄比亚主要的裂谷）。 J. 干旱环境。 91：53-60。SCI。10（3）：216-227。4 Flower，R。（2011）。Abijata-Shalla湖国家公园：评估推动管理决策环境变革的因素。5 Temesgen，H.，Nyssen，J.，Zenebe，A.，Haregeweyn，N.，Kindu，M.，Lemenih，M。和Haile，M。（2013）。生态继承和土地利用变化（埃塞俄比亚主要的裂谷）。J.干旱环境。91：53-60。
在温暖气候下，小型农业水库蒸发损失：水会计的一个被忽视的组成部分
抽象的小农业水库支持在干咒期间的水需求。然而，在水分和管理中通常会忽略的蒸发损失降低了这些受欢迎但不发泄的资源的存储效率。我们开发了一个预测框架，以识别小储层的时空程度（900-100,000 m 2），并使用基于物理的模型量化其蒸发损失。着眼于欧洲的水应激区域（意大利，西班牙和葡萄牙），我们的结果表明，欧洲较干燥地区的小型水库的总数和累积面积在二十年中几乎增加了6,200个水库，累积面积约为46 km 2，在2,000 km 2中，累积了2,000 km，累积了2020 km，累积了2020 km，累积的水库累积了。我们观察到农业储层的扩张及其蒸发损失的趋势，在温暖的月份（4月至9月）中占其总存储容量的38％，这些损失超过了7200万立方米。
博士招生（非全日制） - 2025 年春季 - IIIT Sri City
研究领域（CSE）：基于代理的建模和模拟、算法、身份验证和访问控制、认知建模 - 关系模式、计算几何、计算机架构、计算机网络、密码学和网络安全、云/SDN 安全、网络安全、网络物理系统、数据分析、电子系统设计自动化、分布式算法、EEG 数据分析、嵌入式系统、系统架构、医疗信息学、高性能计算、人机交互、图像处理和计算机视觉、智能控制、机器/深度学习、多目标优化、自然语言处理、安全和区块链、自组织和自组装系统、软计算、空间/时空/多元统计建模、环境应用的统计和机器学习模型、文本数据挖掘/信息检索、VR/AR、无线传感器系统、人机交互、无人机、高级密码学、人工智能驱动的入侵检测系统、基于深度学习的生物信息学和计算生物学、
比较西非和中非的区域水文建模的网格降水估计
研究区域：位于西非和中部非洲北部的数据扫描盆地。研究重点：多次研究表明，全球栅格降水数据集可以为撒哈拉以南非洲的观察到的数据缺乏替代方案。这项工作评估了15个基于卫星降雨前的封闭前数据集（Arc v.2，Chirp v.2，Chirps v.2，Persiann-CDR，MSWEP v2.2和Tamsat V2.2和Tamsat V3），Reanalission，Reanalission，ERA5，JRA-55，JRA-55，Merra-2 Adj，Merra-2 Prectot，Merra-2 Prectot，Merra-2 Prectot，Merra-2 prectotcort and toctor and toctor and tho测量值（CPC V.1，CRU TS v.4.00和GPCC V.7）以及基于空间接近的区域估计方法，用于简单的每月水平衡模型GR2M的参数。基于分式样本的海上时间验证方案中的克林 - 古普塔效率评分评估了GR2M模型的区域模拟。该地区的新水文见解：结果表明，在所有降水产品中，Chirps是每月时间段的西部和中非水文建模最有效的。此外，排名前五的产品包括WFDEI-CRU，CRU，WFDEI-GPCC和GPCC。总体而言，区域水文建模对小于80,000 km 2的盆地更有效。通过空间接近度进行区域化的方法会导致各种降水产物再现排放的能力的总体下降，最值得注意的是使用WFDEI-GPCC和GPCC。chir仍然是最好的产品。
NASA SMAP 任务的土壤湿度数据产品验证
自 2015 年 3 月 31 日开始生成数据以来，土壤湿度主动被动 (SMAP) 任务一直在验证其土壤湿度 (SM) 产品。在发射之前，该任务定义了一套核心验证站点 (CVS) 标准，以便测试关键任务 SM 精度要求（无偏均方根误差 < 0.04 m 3 /m 3 ）。验证方法还包括其他（“稀疏网络”）现场 SM 测量、卫星 SM 产品、基于模型的 SM 产品和现场实验。在过去六年中，已经根据这些参考数据分析了 SMAP SM 产品，并且已经仔细审查了分析方法本身，以便最好地了解产品的性能。对最新的 SMAP 2 级和 3 级 SM 检索产品 (R17000) 的验证表明，基于 L 波段 (1.4 GHz) 辐射计的 SM 记录继续满足任务要求。该产品与欧洲航天局土壤水分海洋盐度任务的 SM 检索结果基本一致，尽管在某些地区存在差异。通过将哥白尼 Sentinel-1 数据与 SMAP 观测相结合生成的高分辨率 (3 公里) SM 检索产品的性能符合预期。但是，目前可用的 3 公里 CVS 数据有限，无法支持在此空间尺度上进行广泛的验证。最新（版本 5）SMAP 4 级 SM 数据同化产品提供 9 公里分辨率的地表和根区 SM，具有完整的时空覆盖，也满足性能要求。SMAP SM 验证程序
Arne Jonni Suppe电子邮件：asuppe@smu.edu.sg 80 Stamford ...
[1]。Zhongzhan Huang，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Liang Lin。 通过缩放网络长跳连接进行扩散模型的更稳定训练。 神经信息处理系统（神经），2023 [2]。 上海Gao，Pan Zhou，Ming -Ming Cheng，Shuicheng Yan。 掩盖扩散变压器是强大的图像合成器。 国际计算机视觉会议（ICCV），2023 [3]。 li，Xiangyu Xu，Hehe Fan，Pan Zhou，Jun Liu，Jia -Wei Liu，Jiahe Li，Jussi Keppo，Mike Zheng Shoun，Shuichen Yan。 史密图：时空临时隐私的行动识别。 国际计算机视觉会议（ICCV），2023 [4]。 Alex Jinpeng Wang，Pan Zhou，Mike Zheng Shou，Shuicheng Yan。 位置引导的文本提示，以进行视力 - 语言预训练。 IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2023 [5]。 pan Zhou，Xingyu Xie，Shuicheng Yan。 胜利：自适应梯度算法的重量 - 纳斯特诺夫加速度。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（口头）[6]。 Jiachun Pan*，Pan Zhou*，Shuicheng Yan。 了解为什么掩盖重建预处理有助于下游任务。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（*同等贡献）[7]。 Bowen Dong，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Wangmeng Zuo。 lpt：长时间的提示调整以进行图像分类。 国际学习表现会议（ICLR），2023 [8]。 chenyang si*，weihao yu*，pan Zhou，Yichen Zhou，Xinchao Wang，Shuichen Yan。Zhongzhan Huang，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Liang Lin。通过缩放网络长跳连接进行扩散模型的更稳定训练。神经信息处理系统（神经），2023 [2]。上海Gao，Pan Zhou，Ming -Ming Cheng，Shuicheng Yan。掩盖扩散变压器是强大的图像合成器。国际计算机视觉会议（ICCV），2023 [3]。li，Xiangyu Xu，Hehe Fan，Pan Zhou，Jun Liu，Jia -Wei Liu，Jiahe Li，Jussi Keppo，Mike Zheng Shoun，Shuichen Yan。史密图：时空临时隐私的行动识别。国际计算机视觉会议（ICCV），2023 [4]。Alex Jinpeng Wang，Pan Zhou，Mike Zheng Shou，Shuicheng Yan。 位置引导的文本提示，以进行视力 - 语言预训练。 IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2023 [5]。 pan Zhou，Xingyu Xie，Shuicheng Yan。 胜利：自适应梯度算法的重量 - 纳斯特诺夫加速度。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（口头）[6]。 Jiachun Pan*，Pan Zhou*，Shuicheng Yan。 了解为什么掩盖重建预处理有助于下游任务。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（*同等贡献）[7]。 Bowen Dong，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Wangmeng Zuo。 lpt：长时间的提示调整以进行图像分类。 国际学习表现会议（ICLR），2023 [8]。 chenyang si*，weihao yu*，pan Zhou，Yichen Zhou，Xinchao Wang，Shuichen Yan。Alex Jinpeng Wang，Pan Zhou，Mike Zheng Shou，Shuicheng Yan。位置引导的文本提示，以进行视力 - 语言预训练。IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2023 [5]。pan Zhou，Xingyu Xie，Shuicheng Yan。胜利：自适应梯度算法的重量 - 纳斯特诺夫加速度。国际学习表征会议（ICLR），2023年（口头）[6]。Jiachun Pan*，Pan Zhou*，Shuicheng Yan。 了解为什么掩盖重建预处理有助于下游任务。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（*同等贡献）[7]。 Bowen Dong，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Wangmeng Zuo。 lpt：长时间的提示调整以进行图像分类。 国际学习表现会议（ICLR），2023 [8]。 chenyang si*，weihao yu*，pan Zhou，Yichen Zhou，Xinchao Wang，Shuichen Yan。Jiachun Pan*，Pan Zhou*，Shuicheng Yan。了解为什么掩盖重建预处理有助于下游任务。国际学习表征会议（ICLR），2023年（*同等贡献）[7]。Bowen Dong，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Wangmeng Zuo。lpt：长时间的提示调整以进行图像分类。国际学习表现会议（ICLR），2023 [8]。chenyang si*，weihao yu*，pan Zhou，Yichen Zhou，Xinchao Wang，Shuichen Yan。启动变压器。神经信息处理系统（Neurips），2022（口服）（*均等贡献）[9]。Yuxuan Liang，Pan Zhou，Roger Zimmermann，Shuicheng Yan。双形式：局部全球分层变压器，以进行有效的视频识别。欧洲计算机视觉会议（ECCV），2022 [10]。Junbin Xiao，Pan Zhou，Tat -Seng Chua，Shuicheng Yan。 视频问题的视频图形变压器Junbin Xiao，Pan Zhou，Tat -Seng Chua，Shuicheng Yan。视频问题的视频图形变压器