本研究针对气候变异、栖息地损失和数据不足等问题，致力于提高土著河流野生三文鱼的监测和可持续管理。通过结合多模态基础AI和专家协作框架，开发了基于视频和声纳的监测工具，能够自动识别、计数和测量三文鱼，从而提升决策准确性并减少人工工作量。此研究的核心在于促进跨领域合作，推动道德的AI共开发和文化相关的渔业管理。

本研究探讨了使用物理信息神经网络（PINNs）作为河流水位预测替代模型的可行性，旨在降低计算成本的同时保持预测精度。研究结果表明，PINNs在训练单一河流时能够成功近似HEC-RAS数值解，具有较强的预测准确性和相对低的误差，为河流水位预测提供了一种高效的替代方案。

本研究解决了洪水区域检测中的准确性问题，提出了一种基于物理引导的神经网络方法，利用Sentinel 1时间序列影像和对应的河流水位数据进行洪水面积预测。实验表明，该方法在低水位期间的合成孔径雷达影像上，模型的交并比（IoU）达到了0.89，明显优于其他无监督方法。

本文介绍了一种结合粗略标注数据和精细监督的方法，以提升语义分割效果。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现优异，尤其在少样本分割任务中显著提升性能。此外，研究提出了新的微调任务和快速神经架构搜索框架FMAS，优化了训练时间和模型性能。

气候变化对河流洪水产生了更频繁和更强烈的影响。本文通过运用 GNN 模型分析河流网络中的测量站点和邻接关系，发现模型无法很好地利用河流网络拓扑信息进行预测，并且在突发性洪水情况的预测上存在困难，这表明神经预测不总是能从图形结构中受益的潜在现象。这一发现可能会启发系统性研究在何种条件下会出现这种情况。

本文讨论了信息时代中处理接收到的信息的方法，建议建立自己的信息过滤系统并评估信息的价值。推荐使用Obsidian工具来管理信息，并分享了仓库目录结构和插件推荐。

ChatGPT的出现使编程变得高效简单，通过与ChatGPT对话，可以深入理解想法并得到合适的代码。编程技能可能消失，但核心思维训练和创造性工作的平衡仍重要。重要的是好奇心和探索精神。

本文介绍了一种针对自主水下机器人的实时稠密三维重建方法，使用了鲁棒的VIO方法SVIn2和实时三维重建管道，在四个具有挑战性的水下数据集上获得了可比拟COLMAP的重建结果，并在单CPU上获得了高帧率。

通过LaRS数据集，提供了第一个海洋全景障碍物检测基准，包括湖泊、河流和海洋场景，提供了多样性录制位置、场景类型、障碍物类别和获取条件。报告了27种语义和全景分割方法的结果，以及几个性能洞察和未来研究方向。LaRS数据集、评估工具包和基准公开可用。

我喜欢骑自行车，这周末骑了约70公里，感受到自由与户外的乐趣。骑行时欣赏到美丽的河流，清澈的水让我感到平静。

最近在練樹形 DP，正好看到 這一道 虛標的紫題，但本蒟蒻不會寫，想出來了便記錄一下

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