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Daisy Bradley
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物理信息机器学习可能减少结构监测中的碳足迹
一篇新的研究论文探讨了物理信息机器学习（PIML）在结构健康监测中的环境影响。该研究将四种 PIML 方法的碳足迹与传统的黑盒模型进行了比较，发现 PIML 通常需要更少的数据和训练时间，从而减少了排放。然而，该研究强调了 PIML 的附加复杂性与其环境效益之间的权衡，并建议需要仔细考虑才能实现最佳应用。
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绿色物理信息机器学习模型减少结构健康监测中的碳排放
一篇新的研究论文探讨了用于结构健康监测的机器学习模型对环境的影响。该研究比较了传统数据驱动的“黑箱”模型和结合了工程见解的“灰箱”物理信息模型。研究人员旨在开发物理信息模型，以在保持高性能的同时降低计算成本和碳排放。