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机译:机器学习模型准确地预测野火事件期间的臭氧暴露
Univ Calif Los Angeles Dept Biostat Los Angeles CA 90024 USA;
Univ Calif Los Angeles Dept Biostat Los Angeles CA 90024 USA;
Univ Colorado Dept Geog Boulder CO 80309 USA;
Natl Ctr Atmospher Res Atmospher Chem Observat & Modeling Lab Boulder CO 80301 USA;
Univ Calif Los Angeles Dept Environm Hlth Sci Los Angeles CA 90024 USA;
Air pollution; Exposure model; Machine learning; Ozone; Wildfire;
机译:用于精确臭氧浓度预测的机器学习与线性回归建模方法
机译:使用电子病历数据通过机器学习准确预测外周动脉疾病患者的不良事件
机译:野火的预测建模:一种新的数据集和机器学习方法
机译:一种用于估计城市,农村和偏远人口每小时野火烟雾暴露量的机器学习方法
机译:遥感与机器学习建模在野火后碎片流动风险中的应用
机译:NIMG-74。肿瘤侵袭性2.0的放射学:将机械性肿瘤侵袭模型与机器学习模型相结合以准确预测人类胶质母细胞瘤患者的肿瘤侵袭
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