Advancing Machine Learning for Estimating Atmospheric NO2 Fields at High Resolution: through Uncertainty Quantification, Physics-Guided Learning, and Pretraining with Fine-Tuning

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Président du jury Coheur, Pierre

Promoteur Clarisse, Lieven

Co-Promoteur Tack, Frederik
Publication Non publié, 2026-09-10

Thèse de doctorat

Fichier(s) déposé(s) par le docteur

Technical note: DACNO2-a multi-constraint deep learning framework for high-resolution 3D NO2 field estimation
par Sun, Wenfu , Tack, Frederik , Clarisse, Lieven , Van Roozendael, Michel
Publication 2026-06
VPP-Sim: A Modular Open-Source Framework for Developing and Deploying ML-Driven Strategies in Virtual Power Plants
par Paldino, Gian Marco , Bontempi, Gianluca
Publication 2026-09-01
Enhancing Satellite-Based NO2 Monitoring with Machine Learning: From Near Surface Concentration Estimation to A-Priori Profile Development
par Sun, Wenfu , Tack, Frederik , Clarisse, Lieven , Van Roozendael, Michel
Publication 2025-04-28
Large-Scale Episodic Ethylene Releases Observed from the West Ethylene Pipeline in Iran
par Massager, Hélène , Clarisse, Lieven , Franco, Bruno , De Smedt, I. , Vu Van, Adrien , Clerbaux, Cathy , Coheur, Pierre , Bauduin, Sophie
Publication 2026-06-17
Fraud-RLA: A Reinforcement Learning Adversarial Attack Against Credit Card Fraud Detection
par Lunghi, Daniele , Molinghen, Yannick , Simitsis, Alkis , Lenaerts, Tom , Bontempi, Gianluca
Publication 2026-07-01

Référencement	Visibilité	Pérennité	Facilité
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