感觉环境工程的新方向已经next level了！?Team归纳近年期刊提炼idea➕学习sop
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✨推荐创新方向：
1、基于多模态传感器融合与CNN-LSTM的城市y味污染智能感知与s源研究
2、基于物理信息神经网络的地下水氯代烃w染运移模拟与多目b修复c略优化
3、基于高分辨率遥感影像与Transformer的区域生态系统服务j值时空演变预测及驱动力分析
4、基于深度强化学习的AAO工艺曝气控制c略优化研究以降低能h并提高脱氮x率
5、基于高分辨l交通l数据与随机森林的城市交通z声时空预测及降噪措施x果评估
6、基于多模态数据融合与迁移学习的农田镉污染風险评g及生物炭修复x果j测
7、面向气候变化的区域水z源承z力动态评估：基于时空数据立方体与梯度提升模型的研究
8、基于集成学习的建筑能h与室内CO2浓度协同优化控制c略研究
9、基于图神经网络的土壤微生物组g能预测及其在多环芳烃降解中的应用
10、基于空间聚类与模拟退火算法的环境j测w络优化与传感器部署c略研究
#环境科学 #环境工程 #人工智能 #SCI #深度学习 #机器学习 #能源与环境工程 #计算机科学 #研究生 #申博 #工科
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✨推荐创新方向：
1、基于多模态传感器融合与CNN-LSTM的城市y味污染智能感知与s源研究
2、基于物理信息神经网络的地下水氯代烃w染运移模拟与多目b修复c略优化
3、基于高分辨率遥感影像与Transformer的区域生态系统服务j值时空演变预测及驱动力分析
4、基于深度强化学习的AAO工艺曝气控制c略优化研究以降低能h并提高脱氮x率
5、基于高分辨l交通l数据与随机森林的城市交通z声时空预测及降噪措施x果评估
6、基于多模态数据融合与迁移学习的农田镉污染風险评g及生物炭修复x果j测
7、面向气候变化的区域水z源承z力动态评估：基于时空数据立方体与梯度提升模型的研究
8、基于集成学习的建筑能h与室内CO2浓度协同优化控制c略研究
9、基于图神经网络的土壤微生物组g能预测及其在多环芳烃降解中的应用
10、基于空间聚类与模拟退火算法的环境j测w络优化与传感器部署c略研究
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