参加朋友公司团建徒步，路线艰难，补给不足，途中无垃圾桶，需背垃圾完成行程。结束后打不到车，交通工具有限，费用高，体验不佳，未来不再参加。

2025年第16周计划跑量55英里，实际完成58.25英里，超额完成。使用ASICS Gel-Cumulus 23鞋，累计跑量1765英里。度假期间未记录训练，回归后跑了20英里，配速7:30/英里。补给不足，幸得他人提供柠檬水，顺利完成。前15英里配速稳定，后期因身体自我保护而降速。

本周跑量约48.3英里，因左腿酸痛取消乳酸阈值跑。长跑时因缺乏补给出现晕厥前兆，需注意伤痛管理和补给。计划调整，放弃速度训练，专注于恢复。

准确的水文认识和水循环预测对于解决水资源管理中的挑战至关重要。物理感知机器学习是一种革命性方法，旨在克服水文学和机器学习的障碍。HydroPML是一个基于物理感知机器学习的水文学平台，提高了机器学习的可解释性和因果关系，为数字水循环的实现奠定了基础。

本研究探讨了人工智能在农业中的应用，特别关注氧化亚氮排放。通过强化学习和机器学习模型，实现可持续农业，提高作物产量和环境管理。研究结果显示智能体能够平衡作物生产和环境问题，改善气候变化下的农业管理。

本周训练计划较轻松，但遇到了一些挑战，龙润跑中无法坚持目标配速，补给和补水不及时，间歇训练中需要注意心率，绿湖绕圈跑中心率较高，需要放慢速度，最后一次训练中配速和心率良好。

本文是作者进行马拉松训练的日志，通过调整配速和注意补给等方法，逐渐取得进步。作者分享了关于跑步鞋和训练心率的感受和经验。在最后一次长距离训练中，作者遇到身体不适，但仍努力完成。作者总结了训练教训，并提到下一步的训练计划。