||
一:时间序列水文数据自动化处理及机器学习模型
1.流量(或者降雨量)异常值自动分析
2.PIII型曲线的参数估计
3.降雨频率以及重现期自动分析
4.随机森林、支持向量机、XGBOOST流量预测
5.广义线性模型、广义可加模型水质因子分析
6.分位数回归等方法实现黑臭水体中水质因子关系分析
7.流量(降雨量)ARIMA,GARCH,MGARCH等时间序列预测
二:空间数据处理
1.MODIS、LANDSAT遥感数据辅助处理
2.LAI、NVDI等指数计算
3.土地利用及土壤数据处理
4.nc文件及GRIB(GRIB2)文件的应用
4.CMIP6数据校正及降尺度方法
5.流域及水文单元分析
6.空间数据的相关性分析
7.空间回归模型分析
三:水文、水环境模型辅助
1.辅助选择水文、水环境模型以及候选模型特点比较
2.辅助总结分析SWAT、EFDC、Delft3D、SWAP、VIC等模型原理
3.辅助分析及生成SWAT、EFDC、SWAP、VIC等模型输入文件
4.辅助查找及改正模型错误
5.辅助模型结果分析以及画图
四:文献学习
1.帮助确定研究方向与主题
2.进行专业高质量文献的检索
3.帮助判断文献质量
4.根据要求推荐精读文献
5.水文、水环境专业文献翻译
6.提炼论文学术观点
7.提炼水文水环境领域算法创新
8.总结文献技术路线
9.寻找水文、水环境领域能的GAP
五:水文及水环境算法专利写作
1.建议发明专利的ideal
2.评估发明专利授权可能性
3.改进发明专利建议
4.发明专利的形式审查
5.辅助回复发明专利意见
六:水领域项目投标
1.标书重点分析
2.辅助分析自身优缺点
3.辅助制定工作计划
4.辅助撰写质量保证
5.辅助撰写技术要点分析(投标人的技术理解)
6.辅助项目基础资料分析
7.项目标书的查缺补漏
一:AI辅助高级机器学习(深度学习)模型
1. LSTM及注意力机制深度神经网络水文数据预测
2.基于图神经网络的湖泊富营养化预测
3.Copula方法水文模型的实现
4.贝叶斯回归在水环境评估中的实现
5.贝叶斯深度学习在水文不确定性分析中的应用
6.基于可解释人工智能(XAI)模型的水质预测
二:AI辅助水资源优化算法编程
1.启发式算法(遗传算法、粒子群算法)水资源优化代码实现
2.水资源优化中启发式算法的改进(布谷鸟算法、萤火虫算法等)
3.基于强化学习/动态规划的水库优化调度实现
4.水资源多目标优化问题的代码实现(NSGA、MOEA/D等算法)
5.水资源优化中的贝叶斯优化方法实现
三:AI辅助水文、水环境模型率定及其它
1.SWAP、EFDC、SWAT、VIC等模型参数敏感性分析
2.启发式算法用于对SWAT、SWAP、VIC等模型的参数率定
3.EFDC、SWAP、VIC等模型代码解读及改进
4.侵蚀灾害模型的构建
5.湿地演化模型的构建
6. QGIS的Python插件的生成(计算热岛效应等)
四:检索增强生成(RAG)技术应用
1.RAG的原理
2.本地大模型安装
3.RAG模型比较
4.RAG模型的安装与调试
5.GRAPRAG模型安装与调试
6.RAG辅助文献综述
7.根据水文教材,论文等生成知识图谱,思维导图
8.本地私有资料问答)
五:大语言模型微调
1.微调是什么及其与RAG的区别
2.开源大语言模型微调水文专业模型
3.微调一个针对EFDC、Delft3d、SWAP等模型的专业纠错模型
4.大语言模型出水文学原理、水环境化学等学科的卷子并给出正确答案
5.怎么选择微调或是RAG
六:AI Agent应用
1.什么是人工智能体,为什么要用人工智能体
2.应用Autogen等实现一个水文模型改进讨论会
3.AI Agent辅助生成水文学等课程教学材料
4.获得文献中的水文、水环境数据并分析总结规律
5.辅助水领域综述写作
6.根据水文模型(EFDC等)以及本地资料等辅助生成项目报告
Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )
GMT+8, 2024-12-26 09:40
Powered by ScienceNet.cn
Copyright © 2007- 中国科学报社