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无家可归服务部
心脏队列，5.0fte海伦·哈里斯（Helen Harris），AODS顾问llMichaelChatham，AODS顾问LLJulianSanchez-Ince，高级客户支持专家行为健康临床医生空缺，行为健康临床医生实习生MandiMarrs，Mandi Marrs，高级办公室助理项目HomeKey COHORT。4.0 FTE Adrian Ramirez, AODS Counselor II Giselle LaFayette, AODS Counselor II Daisy Cabrera, Senior Client Support Specialist Lean Alcantara, Senior Client Support Specialist ERF Grant Cohort 3.0 FTE Randy Clay, Senior Client Support Specialist Vacant, Senior Client Support Specialist Celena Renovato Gonzalez, Senior Client Support Specialist o imdt/soul求解无所作为的生活的障碍；总计10.0 FTE（DHS 6.0 FTE；非DHS 4.0 FTE），Nohemi Castaneda Martinez，健康计划经理
波形数字化和处理大型实验的前端微电子
•ASOC：对数字转换器的类似物芯片•HDSOC：HDSOC：SIPM专用读数芯片，具有偏见和控制•Aardvarc：快速计时和较低的时间安排和较低死时间的速率读数芯片•AOD•AOD•AOD•AOD：低密度数字化器，具有高动态范围（HDR）选项（HDR）•Strawz：Strawing自动波形数据，
LGHAP V2：无全球无间隙的气溶胶光学深度和PM 2。自2000年以来，通过大地数据分析得出的5个浓度数据集
摘要。我们先前研究中产生的长期无缘高分辨率空气污染物（LGHAP）浓度数据集提供了空间连续的每日气溶胶光学深度（AOD）和细节颗粒物（PM 2。5）自2000年以来，中国1公里的网格分辨率的浓度。这一进步赋予了对区域气溶胶变化的前所未有的评估及其对过去20年中环境，健康和气候的影响。但是，有必要增强这种高质量的AOD和PM 2。5浓度数据集具有新的可靠功能和扩展的空间覆盖范围。在这项研究中，我们介绍了全球尺度LGHAP数据集（LGHAP V2）的版本2，该版本是通过使用多功能数据科学，模式识别和机器学习方法的无缝集成的改进的Big Earth Data Analytics生成的。特定的，从相关卫星，地面监测站获得的多模式AOD和空气质量测量值通过利用基于随机的数据驱动模型的能力来协调。随后，开发了改进的基于张量流的AOD重建算法，以编织统一的多源AOD产品共同填充数据差距，以填补大气孔校正（MAIAIA）AOD AOD AOD从Terra的多角度实现。消融实验的结果表明，在收敛速度和数据准确性方面，基于张量的间隙填充方法的改进性能更好。for pm 2。5浓度测量。 验证结果表明无间隙PM 2。 55浓度测量。验证结果表明无间隙PM 2。5Ground-based validation results indicated good data accuracy of this global gap-free AOD dataset, with a correlation coefficient ( R ) of 0.85 and a root mean square error (RMSE) of 0.14 compared to the worldwide AOD observations from the AErosol RObotic NETwork (AERONET), outperforming the purely re- constructed AODs ( R = 0.83, RMSE = 0.15), but they were比原始的Maiac AOD检索稍差（r = 0.88，RMSE = 0.11）。5浓度映射，一种新颖的深度学习方法，称为场景意识到的集合学习图表网络（SCAGAT）。在考虑到跨区域的数据驱动模型的场景代表性时，SCAGAT算法在空间外推时进行了更好的表现，在很大程度上降低了对有限和/甚至不存在原位PM 2的区域的建模偏差。5浓度估计值具有更高的预测精度，与PM 2相比，R为0.95，RMSE为5.7 µg m-3。