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机译:使用机器学习分类来检测地表水中事实上重用和城市雨水潮的模拟增加
Southern Nevada Water Author Water Qual Res & Dev 1299 Burkholder Blvd Henderson NV 89015 USA|Carollo Engineers Inc 8911 N Capital Of Texas Hwy Austin TX 78759 USA;
Southern Nevada Water Author Water Qual Res & Dev 1299 Burkholder Blvd Henderson NV 89015 USA;
Principle component analysis; Support vector machine; De facto reuse; Big data; Artificial intelligence; Fault diagnosis;
机译:模拟城市道路表面上的重金属堆积,以有效实施雨水回用策略
机译:表征城市路面上的重金属堆积:对雨水回用的影响
机译:病原体感染风险对休闲用水的危险,与De Facto和间接饮用重用活动影响的表面水域相关联
机译:优化城市供水,废水,雨水,再利用和流域网络系统的自下而上的方法
机译:一种基于GIS的雨水最佳管理实践(BMPS)的多标准决策支持方法:在新墨西哥州的贝纳里洛县,确定潜在的BMP易受攻击的地点,以进行有效的节水和水再利用。
机译:直接饮用水回用和实际废水回用处理方案的微生物风险驱动因素:水源水质量和混合的影响
机译:加强水敏性城市设计(WSUD)做法,以减轻城市雨水污染和重用潜力
机译:Nationwide Urban Runnoff计划 - 美国环保局(美国环境保护局),密歇根州Washtenaw县。城市雨水径流评价及控制城市雨水径流的管理实践