Leeye的个人博客

地下水作为人类生存和生态系统健康的重要组成部分，其质量监测在环境保护和可持续发展中具有非常重要的价值。随着工业化和城市化进程的加快，以及历史问题的遗留，地下水污染问题日益严重，传统的监测方法在面对复杂的环境变化时往往显得力不从心。人工智能技术的引入为地下水质量监测提供了新的思路，特别 ...

预测性环境监测作为一种新兴的环境保护手段，正在逐渐改变传统的被动监测模式。传统环境监测主要依赖于固定传感器网络，通过实时采集数据来反映环境质量的变化。然而，这种方式可能存在一些明显的局限性，数据的滞后性使得应对措施往往是事后补救，很难以实现预防性的环境管理。AI技术的发展，特别是其在数据分析、模型建 ...

河流污染溯源是一个复杂且对管理至关重要的问题，它不仅关乎生态环境的健康，也影响着整个社会的可持续发展。传统的污染物溯源方法往往依赖于现场调查和实验，但这些方法耗时耗力，且难以全面地反映污染物的来源和扩散过程。随着数学建模和计算技术的进步，利用数学模型对河流污染物进行溯源分析已成为一种重要的研究 ...

人工智能的发展正在深刻改变自然科学研究的方法论，推动科学研究从传统的假设驱动向数据驱动转型。这一转变不仅仅是技术层面的进步，更是科学哲学与研究范式的重构。AI作为一种工具，其强大的计算能力和模式识别能力，使得科学家能够处理和分析前所未有的大规模数据集，从而揭示隐藏在复杂系统中的规律。这一转变的核心在 ...

上个月，中央办公厅国务院联合发布了《关于加强生态环境分区管控的意见》，看了之后，感觉这不仅仅是一份政策文件，更像是国家层面未来生态文明建设的一张比较宏大的蓝图。对于我们这些搞环境科研的人来说，这份文件意义还是很大的。它不仅透露出一些未来研究方向的苗头，也对技术水平提出了更高的要求，当然，也需要我们 ...

科研成果创新程度的评价目前来看很重要，但是老是看起来有很大的主观性。从潜在的作用来说，它不只是科研人员优化研究方向的“风向标”，更是相关部门制定政策、科研机构规划研究、投资机构评估风险的“金标准”。但现在，光靠专家评审的老路子，问题也越来越突出。人为因素可能导致的评价偏差，跨学科领域能力的评估盲区 ...

1、人工智能时代脑力劳动者的转型 面对人工智能大模型的飞速发展，我们需要承认，传统的知识积累和学习方式正受到前所未有的挑战。过去脑力劳动者赖以生存的知识优势，在大模型面前显得日益薄弱。 许多科研人员对大模型抱持防御心态，这反映了一种对自身价值被取代的担忧 。然而，与其被动防御，不如主动拥抱变革 ...

前两天读了李东风老师的一篇博客文章（ 思考比努力更重要 ），真是深有感触。搞科研这几十年，我时不时就会琢磨一些有用没用的东西，有时候甚至有点着迷。读李老师的博文的时候，想起了多年前跟一位加拿大来的访问学者在办公室的两次闲聊。其中一次，特别深入地聊了关于科学研究中的思考 ...

眼看着就要交稿了，相信大家都在做最后的检查和完善。这个时候，与其还在想大动干戈，不如抓住重点，把最容易被忽视，但又至关重要的几个点再打磨一遍。结合我之前说的那些（基金申请与评审-跨越时空的沟通与交流https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=3244891do=blogid=1463671），最 ...

前两天2月底，重磅的《 关于加强生态环境领域科技创新 推动美丽中国建设的实施意见 》文件出台，正好也是人工智能DeepSeek大模型技术在全国范围内蓬勃发展。联系起来一起考虑，这些技术的进步并非只是为生态环境治理提供“工具箱”里的新工具，而是带来了一种方法论上的根本性转变。从传统的线性、经验驱动模式，转向了非 ...