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比较可再生和不可再生能量的环境效应
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AIES-D-23-0005.1.pdf - AMS 期刊
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Klaus Lorenz-环境与自然资源学院
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利用机器学习在植物和环境科学中的突破（5天，2个ECT）讲师：专家阵容位置：Eth Zu
冬季学校内容机器学习（ML）是人工智能（AI）的尖端分支，使计算机能够从数据和援助决策中学习。在植物和环境科学中，ML可以分析大型数据集，识别模式并做出预测，以加深我们对生物过程和环境变化的理解。通过利用这些工具，研究人员可以发现新的见解并做出更明智的决定。这位冬季学校提供了一个独特的机会，可以将自己沉浸在最新的ML技术中，了解使用植物和环境科学数据集的独特挑战，并制定有关ML方法和算法如何解决这些问题的策略。该活动分为两部分冬季学校（3月10日至12日，2025年）和研讨会（2025年3月13日至14日）。冬季学校将提供一项密集的为期三天的计划，旨在加深您在机器学习方面的知识并获得实用的，实践的经验。冬季学校使用现实世界数据集的交互式研讨会，并以简短的研讨会进行了补充，该研讨会解决了分析工厂和环境数据的当前技术挑战。参与者将通过对这些领域应用的ML工具和算法的概述来了解ML如何应对此类挑战。要获得2个ECT，还需要参加冬季学校的参与者参加研讨会，该研讨会将基于研讨会的技术学习，因为重点将是ML在植物和环境中的应用。位置仅限于30名参与者。外部参与者可以注册，如果有其他位置。研讨会将集中在ML应用上，为方法论提供基本的见解，以及对ML如何提高我们对环境挑战，气候适应，生物多样性和精确农业的了解和管理的更广泛的看法。资格进行注册注册的资格主要向硕士的学生，博士生和博士后研究人员开放，该研究人员隶属于苏黎世大学，苏黎世Eth Zurich和巴塞尔大学。参与者应在R和Python中对编程有基本的理解。建议完成“植物科学的机器学习入门课程 - 模块1”。尽管冬季学校将从Jan Dirk Wegner教授对ML的简短刷新讲座开始，但该计划的大多数将集中在植物和环境科学中的先进ML方法和挑战上。动机信要求作为注册过程的一部分，申请人必须提交动机信，其中包括：
稿件提交要求清单
《环境科学与技术快报》（ES&T Letters）是一本前沿期刊，旨在快速披露紧急且有影响力的研究成果，这些研究成果的即时可用性对环境科学、工程和健康界至关重要。它发表的论文描述了环境科学和技术广泛领域中的重要科学进步或新技术。该期刊邀请在环境科学的各个方面（纯科学和应用科学）发表简短的实验或理论结果通讯（快报）。该期刊还发表评论，重点介绍环境研究中紧急、及时和新兴的主题，这些主题可能尚未拥有广泛的文献基础，但正在积聚势头，并需要通过确定进一步的研究需求来获得更多曝光。全球视角是一种独特的文章类型，可快速曝光、洞察、批评、综合和建议，涉及环境科学和技术领域紧急、及时和新的全球战略方向、主题和抱负。最后，Highlight 是一种新的文章类型，可以发表简短的意见或新闻文章，捕捉对更广泛的环境科学和技术界至关重要的信息。对于所有类型的文章，作者都应提供足够的背景信息，以说明其工作的背景，并证明快速出版格式的合理性。编辑们非常重视工作的紧迫性、原创性和质量。ES&T Letters 的范围很广，涵盖了环境科学和技术的所有领域，包括自然环境和受影响环境的特征、环境过程、自然和工程系统中的命运、传输和转化、环境测量方法、纳米技术的环境方面、新型修复和控制技术、生物地球化学循环、生态毒理学和人类环境健康、可持续性以及能源和环境。ES&T Letters 特别关注环境科学和技术中过程的化学。