Leeye的个人博客

在最近几个月里，我和不同专业的老师交流，甚至是和一些看似毫不相关的专业的老师闲聊，讨论了一些关于深度学习、机器学习的应用的可能性。当我们谈到各自专业研究问题与深度学习的结合点时，我逐渐发现，只要能够明确具体的研究问题所涉及的知识空间，我们几乎都可以构思出利用机器学习技术来进行探索的方式和方法。 ...

由 Sander De Bruyne, Pieter De Kesel, Matthijs Oyaert 撰写的《 Applications of Artificial Intelligence in Urinalysis: Is the Future Already Here? 》，发表在 2023 年 9 月 14 日的《临床化学》杂志上。让我们一起来看一看关键点。 这篇文章探讨了人工智能（AI）在尿液分析领域的作用和应用，展示了AI ...

水稻是我国最重要的粮食作物之一，也是最大的氮磷消耗者和排放者。水稻生产中的过量施肥和不合理灌溉，导致了流失性氮磷污染，对水体、土壤、大气和生物多样性造成了严重的环境问题。因此，探索和实施有效的水稻水管理措施，既能提高水稻产量和品质，又能减少氮磷排放和损失，实现水稻生产的可持续发展。 本文基于国 ...

环境化学理论和方法是指导环境化学研究和应用的基本原则和工具，是环境化学学科发展的核心驱动力。传统的理论和方法往往基于一定的假设和简化，而且受到数据量、计算能力和认知水平的限制，难以适应环境化学问题的复杂性和多样性。借助人工智能技术，可以利用符号推理、逻辑演绎等手段，实现对环境化学理论的智能推导，发 ...

光学超表面（optical metasurfaces）是一种由亚波长尺寸的人工结构组成的二维材料，它们可以对入射光进行任意的调控，实现各种光学功能，如折射、反射、衍射、聚焦、偏振、相位调制等。光学超表面具有厚度薄、重量轻、可集成性高、可定制性强等优点，已经在成像、显示、通信、计算等领域得到了广泛的应用。 近年来，光 ...

本文收录了30余篇关于新污染物及其智能监测与分析的文章，涵盖了地表水、地下水、饮用水等不同类型的水体，以及新污染物的来源、特征、危害、标准、检测技术和方法等不同方面的内容。这些文章展示了水环境新污染物的研究现状和发展趋势，反映了当前水环境新污染物的监测与分析面临的挑战和机遇，探讨了AI技术在水环境新污 ...

本文收录了40余篇关于水环境监测及相关环境领域的文章，涵盖了地表水、地下水、饮用水等不同类型的水体，以及水质评估、监测技术、污染物溯源、环境毒理学等不同方面的内容，也是近年来环境领域重要的研究热点。这些文章展示了水环境化学和水质监测的理论基础、方法进展、应用案例和发展趋势，反映了当前水环境污染的特点 ...

本文收录了30余篇关于AI在环境化学和过程工业中的应用的博客文章，涵盖了多个领域和主题，如环境监测、化学系统、食用油脂、中药、计算毒理学、质谱解析等。这些文章展示了AI技术如何帮助科研人员探索复杂的自然现象和工业过程，发现新的规律和假说，提高实验效率和精度，优化工艺流程和产品质量，解决环境 ...

人工智能具有强大的数据处理和模式识别能力，在环境科学中的应用具有巨大潜力。然而，AI与环境科学的结合并非一帆风顺，还面临着许多的挑战和困难。这里我们从实验手段、复杂系统、固有认识、感知能力等角度分析人工智能应用于环境科学研究的主要难题，并尝试提出一些可能的解决方法。 研究实验手段 ...

一、什么是生物性污染物 生物性污染物是指能够引起人类或其他生物体疾病或不适的微生物、寄生虫、毒素等有机物质，它们主要来源于人类活动、动植物排泄物、医疗废弃物、工业废水等。生物性污染物包括细菌、病毒、真菌、藻类、原生动物、寄生虫等，其中一些是致病性的，如大肠埃希氏菌、霍乱弧菌、诺如病毒等，它们可 ...