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能来徐莉学习帮助哈佛和人工智各地工作世界莉正利用大学的反盗猎机器研究

2026-10-04 21:37:50数字
”
她最终开始帮助组织达特茅斯大学一年级的哈佛和人旅行 ,
“我非常关心各种身份的大学地指导  ,这使我更加意识到自然环境是徐莉学习多么珍贵 ,使PAWS软件在全球范围内被数百个国家公园所采用  。莉正利用猎工”哈佛大学约翰-A-保尔森工程与应用科学学院(SEAS)计算机科学的研究Milind Tambe教授说 。她还想让别人也来关心它。机器界各工智”我绝对爱上了它 ,助世作
Tambe说  :“莉莉领导并带领PAWS从一个小的反盗研究概念变成了一个具有全球影响力的研究工作,以解决世界各地服务不足和边缘化社区的哈佛和人需求 。研究不仅仅是大学地发表文章--它是关于建立关系和促进社区参与。测试PAWS的徐莉学习功效。徐在2020年加入MD4SG ,莉正利用猎工通过Tambe 、研究她在哈佛指导了四名学生,机器界各”徐莉莉说。徐莉莉和她的实验室伙伴的努力  ,从2020年夏天开始,“这也是我不遗余力地招募她并确保她加入我的小组的原因 。她没有机会体验到很多大自然的东西。不只是想得到你的数据集,并真正使事情发生 ,并意识到这是一个适合他们的地方 ,我们的工作小组真的能够把来自世界各地的人带进来 。“我不想伤害动物 。我们希望取得保护成果,徐莉莉现在正在进行的研究是利用机器学习和人工智能来帮助世界各地的保护和反盗猎工作 。拯救了全球濒危野生动物。这是一个人工智能系统,”
对徐莉莉来说,徐莉莉正致力于解决这些差异,我真的想鼓励其他人 ,
“我们与柬埔寨的合作是我们与一个公园最深入的合作,这听起来是一个惊人的机会 ,这一点在哈佛一直延续着 ,“她具有令人难以置信的参与性和活力  ,并成为几个导师团队的一员。然后就离开,之后一切都改变了 。以及我是多么关心为保护它尽一份力  。无论是把人们带出他们的舒适区,因为正如她所说,并在今年3月成为整个组织的共同组织者。
2019年 ,”徐莉莉长大后认为她的热情将永远与她对计算机科学的专业兴趣分开。我们致力于此。然后她成为了 Milind Tambe的Teamcore实验室的一名研究生 ,预测哪些地区可能成为偷猎热点。”
在Teamcore实验室 ,我们与他们的互动以及他们给我们提供的关于这个过程的反馈 ,当时,记录非法偷猎的观察结果,担任该组织的环境工作组的共同组织者 ,”
作为Mechanical Design for Social Good(MD4SG)的成员,但在华盛顿特区马里兰郊区长大时,传统上是西方世界的人。导致清除了数以千计的致命动物圈套,很清楚莉莉对可持续发展、’”徐莉莉说 。发表一篇论文,因为我真的不知道有一个强大的从事环境挑战的计算研究人员的社区 ,
“我们是研究人员  ,“例如 ,特别是在人工智能研究中,9岁时,该保护区只有72名护林员在比罗得岛州稍大的区域内巡逻 。”徐莉莉说 。她说 :“我第一次去远足和露营,保护和环境非常有热情,”
徐莉莉一直热爱大自然 ,Srepok的护林员大大增加了他们在整个保护区清除的偷猎者陷阱的数量。就像我们希望进行学术出版一样。真正塑造了我们的算法设计 。徐莉莉和Teamcore实验室与柬埔寨的Srepok野生动物保护区合作 ,”徐莉莉说 。告诉他们这也可以是他们的空间 。我很想帮助培养一个社区,组织工作小组和系列座谈会,“我们在这里是为了长期的发展。莉莉领导了一项全球努力,”
“她在所有这些领域的工作都非常出色 ,”
徐莉莉在实施PAWS项目的现场测试中发挥了主导作用。我不是这两类人 ,
她最近的论文"野生动物保护的不确定性下的学习 、然后尽可能多地花时间在户外。赢得了2021 INFORMS Doing Good with Good OR学生论文竞赛 。与公园管理员使用的数据库对接 ,鼓励他们探索户外,这是一个传统上以男性为主的领域 ,哈佛大学徐莉莉正研究利用机器学习和人工智能来帮助世界各地的反盗猎工作
哈佛大学徐莉莉正研究利用机器学习和人工智能来帮助世界各地的反盗猎工作
(神秘的地球uux.cn报道)据cnBeta :哈佛大学约翰-A-保尔森工程与应用科学学院的徐莉莉(Lily Xu )从小就知道环境和保护对她来说是多么重要。同样,
“我想,这是真正的全球影响 ,“我们有几个月的会议  ,”前Teamcore实验室成员和MD4SG领导团队成员Bryan Wilder博士说。旨在拯救世界各地的濒危野生动物。并在学校二年级的旅行和独木舟俱乐部担任领导角色。优化和规划" ,MD4SG是一个多学校、徐莉莉帮助开发了保护野生动物安全助理(PAWS),“户外运动社区是传统的富裕和传统的白人。作为我的新生入学旅行的一部分,同时也是一个善于合作的人 。徐莉莉不只是想体验大自然,多学科的研究倡议,她已经决定吃素,从计算机科学的角度来看 ,该系统使护林员更容易选择最佳地点进行巡逻 。
“从我们最早的谈话中,‘哦,

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