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广东省人民医院王亮团队ET&I:基于深度学习算法的光谱分析模型实现湖泊水体中抗生素种类鉴定和定量分析
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同济大学王喜华团队STOTEN:多种机器学习方法预测流域尺度总氮空间变化特征——以亚洲最大流域(长江流域)为例
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中科院成都生物所功能菌种创制与生物质高效利用创新团队ES&T内封面:机器学习驱动的电化学生物传感器选择性定量监测水体有毒污染物
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普林斯顿大学任智勇团队ES&T观点文章: 环境机器学习、基础报告和全面评估——EMBRACE检查表
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• 1 月前
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2024年度环境科学领域新成果公布,最新机器学习技术,迎来重大突破!
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佐治亚理工陈勇生团队ES&T: 基于机器学习与贝叶斯优化的纳滤膜设计
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南开大学冯银厂团队: ES&T Letters:可解释的机器学习技术量化灰霾污染的驱动因素
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• 3 年前
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中科院南京土壤所尧一骏ACS ES&T Eng.:深度学习算法在污染场地重金属空间分布识别中的应用
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• 3 年前
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AG编辑精选 | 普林斯顿大学Catherine Peters:用机器学习解析μ-XRF数据定量评估矿物的反应活性
机器学习算法
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• 3 年前
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清华大学王书肖团队STOTEN:利用集成机器学习方法模拟中国大气亚硝酸的时空分布
机器学习算法
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• 3 年前
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复旦大学方明亮课题组(待入职)诚聘博士后:质谱分析/环境暴露/代谢(蛋白)组学/分子生物学/Python编程
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• 3 年前
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美国凯斯西储大学张慧春团队ES&T专题文章:机器学习在环境领域中的应用
机器学习算法
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• 3 年前
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中科院生态中心WR:基于微生物丰度的机器学习方法识别水样来源
机器学习算法
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• 3 年前
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加州理工学院王元、清华大学张少君团队PNAS:机器学习模型揭示城市交通对空气质量的动态影响
机器学习算法
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• 3 年前
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南开大学胡献刚团队Science Advances: 深度剖析随机森林模型提高了机器学习-纳米毒理研究的可解释性
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• 3 年前
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