空气污染已成为全球关注的关注点,因为它对人口的健康和福祉的负面影响。为了减轻其影响,必须准确监测跨区域和时间的污染物浓度。传统解决方案依赖于物理驱动的方法,利用粒子运动方程来预测污染物的时间变化。尽管可靠且易于解释,但它们在计算上还是需要背景域知识的计算昂贵。另外,最近的作品表明,数据驱动的方法,尤其是深度学习模型,大大降低了计算费用并提供准确的预测;但是,以大量数据和存储要求和较低的解释性为代价。
简介缺乏内容上下文化,将学生推荐给严格的理论方法,这使教学过程变得困难(Krasilchik,2004年)。因此,处理与遗传学有关的问题,可以使学生可以通过将主题与日常情况相关联,使学生可以将主题与主题相关联。除了协会外,还可以按照PCNEM(全国高中课程参数)的建议,从理论实践的角度来考虑知识构建的重要性(巴西,2000年)。
