机器学习

研究进一步指出，未来水系统机器学习的发展应从概念验证走向可信部署，重点推进物理信息驱动与可解释机器学习融合、数字孪生与强化学习结合，以及图神经网络和联邦学习在复杂网络化水系统中的应用，从而为智慧水务与可持续水资源管理提供理论支撑和方法参考。

”梅宏提出智能化软件的内涵：融合了程序员编写的确定性符号计算程序部件和机器学习生成的非确定性概率计算模型部件，具有复杂网络结构，并可能呈现涌现行为的软件系统（SoftwarewithAI）。

对高效且环境可持续的农业系统日益增长的需求，加速了遥感与机器学习技术在精准农业中的应用。

本期特刊将汇集近期利用遥感数据和机器学习技术提升农业生产力与可持续性的方法论进展及实践应用。

2026人机交互与机器学习国际学术会议（HCIML2026）

论文提出了一个兼顾数据特征、物理约束与部署需求的模型选择框架，强调机器学习在水系统中的作用并非对传统机理模型的简单替代，而应根据具体问题在机制模型、纯数据驱动模型和混合模型之间进行合理选择。