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个人简介
长期从事数据挖掘与人工智能方面的研究,主持并参与多项国家自然基金、国家重点研发计划等科研项目。近年来主要研究方向为人工智能模型的不确定性以及地球系统模式发展中的关键人工智能技术。在人工智能模型的不确定性方面,首次给出了数据增强可用于对人工智能模型的模型不确定性进行建模的理论推导,同时开展人工智能与数值预报的深度融合方向的研究。在数据挖掘方面,主要研究时空数据的高效索引及访问技术,相关技术为北京2022冬奥气象保障任务提供了海量模式数据处理服务。
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Advances in Knowledge Discovery and Data Mining Lecture Notes in Computer Sciencepp.15-27, (2024)
SDMpp.388-396, (2023)
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Lohan Meunier,Ying Zhao
31ST ACM SIGSPATIAL INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCES IN GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS, ACM SIGSPATIAL GIS 2023pp.588-598, (2023)
SmartWorld/UIC/ScalCom/DigitalTwin/PriComp/Metapp.1671-1676, (2022)
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