导师介绍
他的研究重点包括可再生能源评估、人工智.能增强的地理空间数据科学以及城市感知与模拟。研究旨在将城市能源基础设施转变为数字化、智.能和高.效的系统，以培育可持续和有弹性的城市。为了实现这一目标，采用了一种跨学科方法，整合了机器学习、地球科学、物联网和可再生能源技术。
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?研究课题
生成式人工智.能增强异.构地理空间数据库开发
通过遥感和机器学习绘制全球尺度的城市可再生能源测绘
可持续发展的时空可再生能源评价与验证
智.能能源基础设施的可再生能源仿真和数字孪生工具包集成
城市基础设施韧性的智.能平台与工具箱
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?出版物（部分）
Spatiotemporal feature encoded deep learning method for rooftop PV potential assessment.
Advancing low-carbon smart cities: Leveraging UAVs-enabled low-altitude economy principles and innovations.
Advancing building facade solar potential assessment through AIoT, GIS, and meteorology synergy.
#PhD申请#博士申请#全奖读博士#建筑学#海外博士申请#香港博士申请#建筑能源#PhD#可再生能源#建筑博士
他的研究重点包括可再生能源评估、人工智.能增强的地理空间数据科学以及城市感知与模拟。研究旨在将城市能源基础设施转变为数字化、智.能和高.效的系统，以培育可持续和有弹性的城市。为了实现这一目标，采用了一种跨学科方法，整合了机器学习、地球科学、物联网和可再生能源技术。
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?研究课题
生成式人工智.能增强异.构地理空间数据库开发
通过遥感和机器学习绘制全球尺度的城市可再生能源测绘
可持续发展的时空可再生能源评价与验证
智.能能源基础设施的可再生能源仿真和数字孪生工具包集成
城市基础设施韧性的智.能平台与工具箱
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?出版物（部分）
Spatiotemporal feature encoded deep learning method for rooftop PV potential assessment.
Advancing low-carbon smart cities: Leveraging UAVs-enabled low-altitude economy principles and innovations.
Advancing building facade solar potential assessment through AIoT, GIS, and meteorology synergy.
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