人工智能在环境保护与生态治理•
把“校准+微调”用到供应链：让AI预测更准更可解释
用“预训练+站点微调+知识约束”提升供应链AI的本地准确率与可解释性，覆盖库存预测、跨境时效与碳排核算。
站点校准迁移学习供应链预测跨境物流碳排管理可解释AI
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人工智能在环境保护与生态治理
AI 用于污染监测、环境预测、生态保护和碳排放管理。
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用OceanForecastBench把海洋预测AI落到航运供应链韧性
OceanForecastBench用28年海洋再分析与约1亿观测点建立统一评测体系，让海洋预测AI更可比可用，直接服务航运路径优化与减排。
海洋预测航运物流AI基准数据集供应链优化碳减排环境治理
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四小时雷暴临近预报：AI扩散模型让物流更抗风险
深度扩散模型把雷暴临近预报推进到4小时、15分钟更新与4km分辨率，给物流改路线、调时窗、稳仓配提供可执行提前量。
雷暴预警扩散模型卫星遥感供应链风险路线优化绿色物流
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欧盟放宽2035燃油禁售：AI车载软件与低碳治理新赛道
欧盟放宽2035燃油禁售，电动化方向未变但更复杂。AI车载软件将成为排放管理、能效优化与用户体验竞争的关键。
欧盟政策汽车电动化车载AI碳排放智能座舱插电混动软件定义汽车
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人工智能在环境保护与生态治理•
用AI+RFID做资产定位：从山火救援到供应链可视化
普通被动RFID配合高斯过程建模，可在高不确定环境实现接近GPS的资产定位。方法可迁移到仓储与供应链可视化，提升盘点与调度效率。
RFID资产定位高斯过程供应链可视化应急管理生态治理
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从棉田到仓库：嵌套双智能体强化学习的资源优化启示
嵌套双智能体强化学习把棉田水氮优化做到产量+4.7%，还提升水肥效率。本文提炼其机制，迁移到物流供应链的库存、路径与碳管理。
强化学习供应链优化数字孪生可持续运营农业科技多智能体
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因果时空预测：从河流径流到供应链波动的AI方法
CauSTream用可学习的因果时空结构提升径流预测的可解释与泛化能力，并为供应链需求预测、路径优化提供可迁移的方法框架。
因果推断时空预测环境治理AI供应链分析图神经网络风险预警
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欧盟放宽2035燃油禁售：AI如何让混动与电燃料更环保好开
欧盟放宽2035燃油禁售后，多动力并存成常态。本文从环境治理视角解析：AI如何用能量管理与UX把插混、电燃料车型做得更省碳、更好开。
欧盟政策混合动力电燃料汽车软件车载AI碳管理
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边缘AI自适应：让物流设备离线也能越用越准
解析 WildFit 的边缘AI自适应思路：在设备端合成数据、按漂移触发微调，让物流与环境监测设备离线也能长期高准确、低能耗运行。
边缘计算物流AIIoT设备模型漂移智能仓储环境监测
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用遥感基础模型预测作物产量：把不确定性挡在供应链外
基于遥感基础模型微调的 FARM，可输出30米像素级连续产量地图（R² 0.81）。它让采购、仓网与运力计划更可控，也减少应急运输与损耗。
遥感产量预测供应链计划农业物流基础模型微调ESG
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用PILA把遥感变成“可解释”的供应链环境雷达
PILA用低秩残差补齐不完整物理模型，让遥感/GNSS反演更准确也更可解释，帮助物流做改线、库存前置与ESG合规决策。
遥感可解释AI供应链可视化环境风险管理物理约束学习GNSS库存优化
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