Kunlun Xin

特大城市污水系统的去中心化：必要性、挑战与可行路径——来自中国的洞见

WaterPrompt-LLM：一种带有提示池的单一全球模型，用于可迁移的跨DMA（区域计量分区）用水需求预测

面向水分配网络的自主调度代理：通过连续数据-模型协同进化的自进化数据为中心的AI

实时动态城市洪水预测：一种集成自适应更新的深度学习架构

面向可解释和泛化的数据驱动建模在真实污水处理厂中的应用：利用二维可解释深度学习和跨场景迁移学习

时空图学习在可持续城市排水系统中对外部流入的检测与定位

利用结构化深度聚类与信息熵实现供水系统中水质传感器的空间均衡最优部署

知识-数据融合框架加速了深度强化学习在城市排水系统实时控制中的应用。

人工智能增强城市排水系统恢复力的综合评述

增强供水系统水质韧性：基于冰浆冲洗压力驱动模型的优化策略

通过物理信息机器学习通过数据融合对下水道系统中的瞬态混合流进行建模

提高深度强化学习在城市排水系统运行中的可解释性