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World File Search System空气质量
使用低成本PM2.5空气质量增强机器学习...
在这项研究中，我们提出了一种基于机器学习的转移学习技术，用于通过参考监视器的共同部署进行快速传感器校准，将其保持在最低限度。此方法整合了来自少数传感器（包括目标传感器）的数据，从而降低了对参考监视器的依赖性。我们的研究表明，在最近的研究中，已经提出了一种使用元语言模型的转移学习方法，结果证明，结果比以前的方法更有效。在试验中，与最佳的原始和基线观测值相比，校准误差成功降低了32％和15％。这表明了转移学习方法的巨大潜力，从而提高了学习的有效性。这些结果突出了这种创新转移学习技术的潜力，可以使用机器学习快速和凝固地校准低成本物质传感器。
城市空气质量和机器学习
抽象的城市化导致了由于工业活动，化石燃料燃烧和车辆交通的排放增加而导致空气质量下降。这种降解带来了严重的健康风险，包括呼吸道和心血管疾病。预测和监测城市空气质量很复杂，受人类活动和自然过程的影响。机器学习（ML）技术为建模和预测空气质量指标提供了有希望的解决方案。本文回顾了城市空气质量监测的当前状态，探讨了ML在该领域的应用，并讨论了相关的挑战和局限性。它强调了成功的案例研究，并建议使用高级ML技术改善城市空气质量监测的未来研究方向。关键字：城市空气质量，机器学习，空气污染，预测建模，健康影响。
使用机器学习的空气质量预测
评估空气质量已成为现代工业和城市环境中居民的重要问题。运输，动力和燃料使用都会导致污染，这严重恶化了空气质量并影响社区的健康和福祉。危险气体的积累给智能城市中人们的生活质量带来了严重的风险。强大的空气质量监测，深入的空气污染信息和前铸造框架至关重要。这些系统收集有关污染物浓度的数据并提供局部评估，从而实现了积极的措施，以减轻污染的影响。颗粒物是由微观固体或液体液滴组成的，由于吸入时的严重健康影响而尤其引起。空气质量预测是一个重要的应用领域，可以提供有关空气污染的实时信息，这对政府环境保护部门和常规公民都有用。（Liu，Cui和Liu，2024）。因此，空气污染指数的前铸件可能有助于指导IC和定位有害污染物。（Maltare＆Vahora，2023年）。在这种情况下，随机森林技术是预测和测量大型城市中心污染水平的有前途的工具。此外，这种方法的多功能性使其可以在各个领域和数据库中应用，从而突出了其在广泛规模上应对空气质量挑战的潜力。通过合并实时的数据，天气信息和道路数据，该技术为数据培训和预测提供了全面的方法，提高了空气质量预测的精度，我们对基于机器的基于机器学习的空气质量预测模型表现出了令人印象深刻的训练，并且测试了99％和90％的测试精确度，表明其在空气中的有效性，表明了空中空中污染浓度。
11：670：453空气质量建模1概述
问题集的目的是帮助您学习课程概念并通过空气质量建模和编程获得经验。鼓励与您的同学一起工作，但是问题集和代码应始终单独编写。显示所有作品，并充分说明了您如何得出答案。一些问题很容易回答，您也许可以在脑海中做到这一点，但是您仍然必须解释如何获得答案。正确的答案没有表现出的工作，没有任何信用。没有单位的数值答案也是不正确的。问题集将在上课前的星期二到期。之后，从迟到（24小时）的每天（24小时）可能会扣除10％的总分。迟到一周后没有给予信用。您将在整个学期中获得五天的使用时间，您可以酌情使用。
模块1：空气质量科学
地方政府官员需要能够做出明智的判断，即在空气质量问题和缓解措施的比较成本中需要建模。例如，使用建模来了解快餐店对相邻住宅公寓街区的堆栈排放的影响可能几乎没有好处。上面讨论的大多数常规模型并非旨在以如此精细的空间分辨率进行预测。在这种情况下，更好的选择可能是确保企业主使用最佳实践缓解措施来减少来源的排放。
标题：公共土地在实现政府的目标方面的作用，即改善社会经济，气候，生物多样性，水和空气质量
标题：公共土地在交付政府的目标方面的作用，即改善社会经济，气候，生物多样性，水和空气质量成果（FTP-2024-01）描述：公共土地在政府实现政府目的方面的作用50974D11-E361-4F63-B8EF-0E296A2C3F30程序类型：加速过程的开放辩护：该过程的主要功能：
空气质量战略 | 2025 - 伦敦市
空气污染是英国公共卫生面临的最大环境风险。它与一系列不利的健康影响有关，而且相关证据逐年增多。空气污染浓度升高尤其会影响社会上最脆弱的人群：儿童、老年人和已有疾病的人。长期暴露于空气污染（数年或一生）会导致心血管疾病、呼吸系统疾病以及肺癌等慢性疾病，从而缩短寿命。它还会缩短我们保持健康的年限。生命早期长期暴露于空气污染会对肺功能产生持久影响，包括抑制儿童肺功能的发育。
Sadrizadeh，S。（2024）利用人工智能在室内空气质量管理中：对当前状态，机会和未来的审查
道德考虑对于在IAQ管理中使用AI和IoT技术至关重要。由于这些技术因素对积极和潜在的有害应用具有巨大的潜力，因此开发人员必须意识到它们的双重用途性质[18]。伦理AI的发展需要透明度，公平性和算法伦理，以确保AI系统对人类的价值观和权利负责[19]。关于AI的潜力永久存在，歧视和加剧现有的不平等现象存在重大的道德问题[20]。因此，必须在整个AI开发过程中通过广泛的数据收集和分布来解决偏见和伦理，以防止有偏见或不道德的AI发展[19]。在采用AI和IoT时，也有必要保护隐私和保护数据，其中包括遵守相关法律和道德准则以抵消监管差距。
世界银行关于空气质量管理的体验
空气污染通常起源于更广泛的省/州/其他国家。达卡从同一省份出现了约1/4的污染，来自该国其他地区的1/3 rd，大约1/4。印度的旁遮普邦（Punjab State）从该国以外的污染中获得约⁄2 5。加德满都只获得了来自该国以外的污染的15％，但该国的Terai地区（平原）获得了一半以上。