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¥ 2.0
摘要：在城市或移动方案中对空气质量的普遍评估对于个人或全市范围的减少曝光行动设计和实施至关重要。部署监管等级和低成本固定和移动设备的高分辨率混合网络是开发此类知识的主要推动力，既可以作为主要信息来源，又是验证高分辨率空气质量预测模型。实时和个人暴露监测的能力也被认为是开拓体监测和未来预测医学方法的主要驱动力。利用化学感测，机器学习和物联网（IoT）专业知识的专业知识，我们开发了一种综合体系结构，能够满足这个具有挑战性的问题的要求。此处报告了有关设计，开发和验证程序的详细说明，以及两年验证工作的结果。
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