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Kun Zhang
Kun Zhang
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人工智能优化城市洪水预测的传感器配置
研究人员开发了一种数据驱动的稀疏传感方法，用于优化城市排水管网中流量重建的传感器配置。该方法使用明尼苏达州德卢斯林地集水区的数字孪生进行演示，将EPA-SWMM与奇异值分解和QR分解相结合进行传感器选择。研究发现，仅三个策略性放置的传感器就能实现高精度的流量重建，其性能远超随机配置，并与详尽的最优配置非常接近。
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大语言模型通过机制忠实性改进排队仿真模型翻译
研究人员开发了一个框架，利用大语言模型改进排队仿真模型到可执行代码的翻译。该方法侧重于确保生成的代码准确反映到达、路由和中断的预期逻辑，而不仅仅是实现可执行性。在各种仿真场景中，改编后的模型表现出更高的可靠性和一致性，尽管在复杂的多节点传输方面仍存在挑战。