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清华土木工程前瞻讲座01 方国光 Kok-Kwang Phoon 探索数据驱动的场地特征化

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如果思维比较开放，愿意接受

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数据和meaning的关系

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仉文岗

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去了贵州之后，发现土木行业真的很落后，是针对所有的大学

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internet of everything(LoE)万物互联

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BIG DATA

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数据库的缺失值

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张东明

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潘秋景

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TC 数据库

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每个场地的情况不一样

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科研相信数据而不是经验

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土木工程在所有的领域没有好评

土木工程碳排放40%，没有保证地球的安全，要搞数据不能搞经验

数据小ML没有用，应该用上物理方法

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贝叶斯的不确定性方法

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空间相关性 参数相关性

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稀有的图像的采集

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精细化进行建模，不确定性建模

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经验不能累计和传输，没有科学机理

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聚类到小部分再分析

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比较笨的方法

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经典聚类的方法

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最后一步：有可能场地不属于这些数据库

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场地的保密性

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计算场地在哪里

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PINN前景很好，物理或者经验带进来更好

重要不是结果精准，解决的是gengeral 有强大的泛化能力，不能解决独特性，应该进行推进。