<div dir="ltr"><br clear="all"><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><br></div></div></div></div></div></div></div></div><div class="gmail_quote"><img alt="SDSU_CSRC Logo.jpg" width="534px" height="107px" src="cid:f5661ce0-1275-4a5e-85f1-f81dd81c4ff5"><br><br><br><p><font size="4" face="Arial">DATE:  <br><b>Friday, September 22, 2023</b></font></p><p><font size="4" face="Arial"><br></font></p><div dir="ltr"><p></p><p></p><p><font face="Arial" size="4">TITLE:<br><b>Applied Data Science
in Solar Energy </b>   <b> </b> <b> </b>     <b>   </b>   <b> </b></font></p><p><b><font size="4" face="Arial"> </font></b></p><p><font size="4" face="Arial">TIME:  <br><b>3:30-4:30PM</b></font></p><p><font size="4" face="Arial"> <br></font></p><p><font size="4" face="Arial">LOCATION:<br><b>In Person - GMCS 314</b><br></font></p><p><font face="Arial" size="4">SPEAKER/BIO: <br><b>Xuanji Yu, Assistant
Research Professor, Computational Science Research Center, San Diego
State University</b>   <b>  </b>  <b> </b>  <b>  </b> <b> </b> <b>   </b></font></p><p><font size="4" face="Arial"><br></font></p><p><font face="Arial"><font size="4">ABSTRACT:<br></font><font size="4">This talk centers on
the application of data science within the sector of solar energy. It
demonstrates the study of timeseries data, image data, text data, and climate
data to address practical challenges within the industry. These challenges
encompass energy forecasting, intelligent energy management, solar power plant
operations and maintenance, manufacturing optimization, and the assessment of
climate-related risks. The findings underscore the significance of employing
efficient model architectures and tools, effectively utilizing information with
domain-specific knowledge to achieve optimal results.</font><font size="4"><br><br>Bio: </font><font size="4">Dr. Xuanji Yu
obtained his Ph.D. in Materials Science and Engineering from Boston University.
Subsequently, he served as the Chief Engineer at Canadian Solar Inc.
specializing in the assessment of solar performance and reliability, predictive
modeling, and atmospheric risk evaluation. Following this, he undertook a
postdoctoral research position at Case Western Reserve University, where he
focused on applied data science techniques for solar energy applications. Dr.
Yu is coauthor of 8 Python/R packages. His primary research interests revolve
around leveraging cutting-edge statistical learning, machine learning and
physics-based models to analyze and harness energy data, particularly in the
realm of solar energy, with the goal of developing tools, gaining deeper
insights, and facilitating informed decision-making.</font><font size="4"><br></font></font></p><p><font size="4" face="Arial"><br></font></p></div><div dir="ltr"><p><font size="4" face="Arial">Host:<br><b>Jose Castillo</b><br></font></p></div><div><font size="4" face="Arial"><br></font></div><div><p><font size="4" face="Arial"><span style="font-weight:bold">Note:</span><span style="font-weight:bold"> </span>Videos of previous colloquium talks can be seen on the CSRC website in the colloquium archive section or on the <a href="https://www.youtube.com/channel/UCN0ZEztlmyDqG2pm-Rle_Eg/feed" rel="nofollow" style="color:rgb(26,115,232)" target="_blank">CSRC YouTube page here</a>.</font></p><p><font size="4" face="Arial"><br></font></p></div><br>

<p></p>

-- <br>
You received this message because you are subscribed to the Google Groups "CSRC Colloquium" group.<br>
To unsubscribe from this group and stop receiving emails from it, send an email to <a href="mailto:csrc.colloquium+unsubscribe@sdsu.edu" target="_blank">csrc.colloquium+unsubscribe@sdsu.edu</a>.<br>
To view this discussion on the web visit <a href="https://groups.google.com/a/sdsu.edu/d/msgid/csrc.colloquium/d325e617-9920-4d97-af85-af5ecfebb71cn%40sdsu.edu?utm_medium=email&utm_source=footer" target="_blank">https://groups.google.com/a/sdsu.edu/d/msgid/csrc.colloquium/d325e617-9920-4d97-af85-af5ecfebb71cn%40sdsu.edu</a>.<br>
</div></div>