本研究通过使用领域对抗神经网络（DANN）集成到蒸发蒸腾（ET）模型中，以提高机器学习的水文预测模型的地理适应能力，并通过减少数据分布的差异和避免低准确性预测，显著增强了模型的外推能力。

Jun, 2024

综述小规模和高度异质的生物学数据中的领域自适应方法，探讨了领域自适应在生物研究中的好处、挑战以及通过关键代表性方法进行的批判性讨论，提出了将领域自适应技术纳入计算生物学家的工具箱，并进一步开发定制方法的观点。

May, 2024

本研究探讨了现代领域自适应在多种提出的地理空间基准中的应用，揭示了独特的挑战并提出了解决方案，以解决机器学习在遥感中受到有标签数据瓶颈的困扰。

Jul, 2021

通过培训算法来提高对于机器学习领域的可靠性，从而应对领域的变化，提高算法的性能，预测其表现并轻量级适应应用领域。

Mar, 2023

该论文综述了迁移学习中的一个具有代表性的子领域 —— 领域自适应，介绍了基于不同统计学习框架的学习界限等方面的理论研究现状。

Apr, 2020

本文关注的是无监督领域适应问题，该问题中只在源域内提供标签。文章试图从不同角度解释领域适应的类别，并提出了一些成功的浅层和深层领域适应方法。

Oct, 2020

该研究介绍了一种物理信息驱动的机器学习（PIML）模型，将概念性水文模型的过程理解与机器学习算法的预测效能相结合，在安纳达普尔亚分水汇中应用，表明该模型在预测月流量和实际蒸散发方面的性能优于独立的概念模型和机器学习算法，确保输出的物理一致性。

Feb, 2024

本研究提出一种基于知识蒸馏的领域自适应技术，针对多源无监督情感分析数据集，在考虑多个教师及其领域专业性的基础上，实现了最优结果，并提出一种可信度度量方法，用于选择高置信度示例及解决单一源情况下的领域适应问题。

Feb, 2017

电子数据和机器学习的地理空间建模已成为环境研究中广受欢迎的趋势，通过准确的地理空间预测有助于生态监测、质量评估、政策制定和行动计划等方面的有效资源管理。然而，对于进一步的研究和实践，需要解决许多问题，以获得精确可复现的结果。研究综述了地理空间建模中常见的问题和挑战，并提供了克服这些挑战的技术和流行编程工具，还讨论了地理空间人工智能在环境应用中的前景。

Nov, 2023

本文分析了用于解决域适应问题的特征学习算法，并提出了一种新的极其简单的特征学习算法，用于域适应，并扩展了该算法以利用多层，从而导致深度线性模型。实验结果展示了这些算法的有效性。

Sep, 2015