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遗传学，学士学位UCI教师列表
2007年诺贝尔和平奖颁发给政府间气候变化（IPCC）和前副总统艾尔·戈尔（Al Gore）。在过去十年中，几位UC Irvine气候科学家在写作，审查和编辑IPCC气候变化报告中发挥了作用，包括Michael Prather，Earth System Science教授和Fred Kavli Earth System Science的主席；化学与地球系统科学教授Donald R. Blake； Michael L. Goulden，地球系统科学副教授，生态与进化生物学；地球系统科学教授Gudrun Magnusdottir；詹姆斯·兰德森（James T. Randerson），地球系统科学副教授； Soroosh Sorooshian，水文和遥感中心（CHRS）和UCI杰出的民用和环境工程学教授以及地球系统科学的杰出教授；地球系统科学教授Susan E. Trumbore；地球系统科学系研究员Stanley C. Tyler；地球系统科学副教授Jin-Yi Yu；地球系统科学副教授Charles S. Zender。
无人机与地面摄影测量相结合评估1
《自然灾害地球系统科学》讨论，https://doi.org/10.5194/nhess-2017-198 稿件正在接受《自然灾害地球系统科学》期刊的审查。讨论开始日期：2017 年 6 月 6 日 c ⃝ 作者 2017。CC BY 3.0 许可。
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《自然灾害地球系统科学》讨论，https://doi.org/10.5194/nhess-2017-198 稿件正在接受《自然灾害地球系统科学》期刊的审查。讨论开始日期：2017 年 6 月 6 日 c ⃝ 作者 2017。CC BY 3.0 许可。
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《自然灾害地球系统科学》讨论，https://doi.org/10.5194/nhess-2017-198 稿件正在接受《自然灾害地球系统科学》期刊的审查。讨论开始日期：2017 年 6 月 6 日 c ⃝ 作者 2017。CC BY 3.0 许可。
已发布版本的引用（APA）：Gerlings, J., Shollo, A., & Constantiou, I. (2021)。回顾可解释人工智能 (xAI) 的需求。第 54 届夏威夷国际系统科学会议论文集（第 1284-1293 页）。夏威夷国际系统科学会议 (HICSS)。 https://doi.org/10.24251/HICSS.2021.156
机器学习 (ML) / 人工智能 (AI) 技术（包括神经网络 (NN) 变体）正在快速发展，从而扩展了其功能，导致高级模型在决策过程中得到更频繁的使用 [1]。随着这些模型融入组织和日常工作中，学者和从业者需要更加关注模型的开发过程和结果的解释 [2]–[4]。这一点很重要，因为重要决策越来越多地由人们无法完全理解的不同形式的算法支持或完全自动化，这被称为 AI 黑箱解释问题 [5]。如果我们不能解释算法，我们就无法反驳它们、验证它们、改进它们或从中学习 [6], [7]。从业者和学者都呼吁通过实施透明且易于理解的 ML 模型来更好地理解复杂且不透明的模型。解释 ML 模型的工作原理和结果的产生方式，可以提高人们对机器学习模型的信任度 [5]、[8]– [10]。
Antonal Ferrara简历与出版物2024年5月Sito
Antonella Ferrara出生于意大利的热那亚。 作为热那亚大学工程学院的学生，她于1986年获得了“ IEEE北意大利电气工程学生奖”。 她于1987年获得了电子工程（劳德和印刷荣誉）的月球学位（5年，MSC计划），并获得了博士学位。 1992年的计算机科学和电子产品都来自热那亚大学。 她曾是热那亚大学传播，计算机和系统科学系的助理教授（1992-1998）。 1998年11月，她成为帕维亚大学自动控制副教授。 自2005年1月以来，她一直是自动控制的正式教授，首先在帕维亚大学的计算机工程与系统科学系（2005- 2011年），然后是同一大学的电气，计算机和生物医学工程（ECBE）的新生儿系。Antonella Ferrara出生于意大利的热那亚。作为热那亚大学工程学院的学生，她于1986年获得了“ IEEE北意大利电气工程学生奖”。她于1987年获得了电子工程（劳德和印刷荣誉）的月球学位（5年，MSC计划），并获得了博士学位。 1992年的计算机科学和电子产品都来自热那亚大学。她曾是热那亚大学传播，计算机和系统科学系的助理教授（1992-1998）。1998年11月，她成为帕维亚大学自动控制副教授。自2005年1月以来，她一直是自动控制的正式教授，首先在帕维亚大学的计算机工程与系统科学系（2005- 2011年），然后是同一大学的电气，计算机和生物医学工程（ECBE）的新生儿系。
SWS 6804建模土壤，水和生态系统过程
本课程与土壤水和生态系统科学计划中的学生学习成果有关：越来越多地使用动态模型来解释经验数据。说明性模型将作为基本建模宗旨的介绍，例如状态/流动关系，质量/能量平衡，稳定性和吸引子以及预期结果。本课程允许学生进行1）概念化研究问题并探索可测量变量之间的关系以开发研究假设2）讨论数据（例如，学生的研究数据）如何专门用于开发和改进模型3）发现构建动态模型是可获得的，即使重点是实验室和现场工作，也可以将动态模型集成到研究项目中。一起，这些技能构成了土壤水和生态系统科学中批判性思维和定量科学的发展和应用的支柱。