...
机译:基于像素深度的智能站,用于推断细粒度的PM_(2.5)
State Key Laboratory of Networking and Switching technology, Beijing University of Posts and Telecommunications;
School of Computer Science and Engineering, Hunan University of Science and Technology;
School of Software Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications;
Pixel-wise depth; Knowledge transfer; Intelligent station; Bayesian estimation;
机译:低估或过度估计? 基于热线图和微空气监测站的大都市区每小时PM_(2.5)暴露的动态评估
机译:基于Himawari 8气溶胶光学深度数据的中国每小时PM_(2.5)堆积机器学习模型
机译:结合长期的基于卫星的气溶胶光学深度,局部土地利用数据和气象变量,以估算2005年至2015年台湾地面PM_(2.5)浓度
机译:用贝叶斯基于基于蜂窝系统的封闭性粒子方法推断细粒度PM_(2.5)
机译:通过分析分解的无机颗粒尺寸(DIGS)推断细颗粒的悬浮沉积物动力学。
机译:使用基于移动和基于站的大数据实时估算PM2.5人口暴露
机译:通过融合卫星和电台估算地面pm2.5 观察:一种地理智能深度学习方法