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序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 |
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1 | 2024-11-02 |
Interpreting hourly mass concentrations of PM2.5 chemical components with an optimal deep-learning model
2025-May, Journal of environmental sciences (China)
DOI:10.1016/j.jes.2024.03.037
PMID:39481927
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研究论文 | 本文开发了一种优化的深度学习模型,用于获取PM2.5化学成分的小时质量浓度,无需复杂的化学分析 | 该模型考虑了大气状态指标,并展示了优于典型机器学习模型和全球再分析数据集的性能 | NA | 开发一种能够准确获取PM2.5化学成分信息的方法,以改进空气污染监测和源识别 | PM2.5化学成分的小时质量浓度 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 多变量数据 | NA |