在沿海野生动物形成自然保护区的地方,如巴塔哥尼亚海岸,石油泄漏是最常见的环境破坏源之一。此外,国家水域的秘密渔业活动正在消耗多个物种的食物供应,改变生态平衡。因此,石油泄漏和船只检测是环境和政府当局最需要的实时监测任务之一。在面积超过一百万平方公里的巴塔哥尼亚海上平台,人工辅助监测是不可行的,因此实时遥感技术(例如基于高重访率卫星图像)是唯一可行且经济可行的解决方案。在本文中,我们描述了专门设计用于利用 SAR 图像的系统的理论基础和实施细节
传记:Bo Liu是亚利桑那大学电气和计算机工程系的副教授(2024年秋季开始)。他的研究领域涵盖了不确定性,人工辅助机器学习,象征性AI,可信赖性,机器学习中的可解释性及其对BigData的应用。他获得了博士学位。来自2015年马萨诸塞大学阿默斯特大学的自主学习实验室,由博士共同主导。Sridhar Mahade-Van和Andrew Barto。他的博士学位论文帮助奠定了时间差异学习的随机优化基础。 他是2017年腾讯教师研究奖和2018年亚马逊教师研究奖的获得者。 他的论文获得了两个最佳纸张奖(UAI'2015 Facebook最佳学生纸奖和Aamas'2022 Optlearnmas最佳纸张奖)。 他是AAAI和IEEE的高级成员,机器学习(MLJ)的编辑委员会成员,也是几个流量AI会议的常规区域主席/高级PC。 他在各种会议上进行了几个教程或全体会谈,包括AAMAS/ICAPS/UAI。他的博士学位论文帮助奠定了时间差异学习的随机优化基础。他是2017年腾讯教师研究奖和2018年亚马逊教师研究奖的获得者。他的论文获得了两个最佳纸张奖(UAI'2015 Facebook最佳学生纸奖和Aamas'2022 Optlearnmas最佳纸张奖)。他是AAAI和IEEE的高级成员,机器学习(MLJ)的编辑委员会成员,也是几个流量AI会议的常规区域主席/高级PC。他在各种会议上进行了几个教程或全体会谈,包括AAMAS/ICAPS/UAI。