机译:通过变形卷积AutoEncoders抵消缺少的室内空气质量数据:地铁地铁系统通风管理的影响
Kyung Hee Univ Coll Engn Dept Environm Sci Engn Yongin 446701 South Korea;
Kyung Hee Univ Coll Engn Dept Environm Sci Engn Yongin 446701 South Korea;
Kyung Hee Univ Coll Engn Dept Environm Sci Engn Yongin 446701 South Korea;
Convolutional neural networks; Monitoring sensor reliability; Indoor air quality; Subway ventilation management; Variational autoencoders;
机译:基于深度强化学习的自动通风控制系统,在地铁站内智能室内空气质量管理中
机译:室内空气质量控制,使用依赖于室外空气质量的通风系统,改善地铁站台的乘客健康
机译:使用季节相关模型监测和预测地铁或地铁系统中的室内空气质量(IAQ)
机译:基于Web的地铁车站室内空气质量(IAQ)监控框架
机译:通风的影响:通过了解通风对商业建筑室内空气质量的影响来创造健康的室内环境
机译:混合通风系统对学校大楼中通风改善对室内空气质量的测量和感知的影响
机译:通过组合图形卷积和AutoEncoder神经网络来抵御单细胞RNA-SEQ数据
机译:在多区建筑物上使用单区通风模式所导致的错误:对节能和室内空气质量研究的影响