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Arindam Sengupta
Arindam Sengupta
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新的lcHOSVD方法从稀疏数据重建环境场
研究人员引入了一种新颖的张量框架，称为低成本高阶奇异值分解（lcHOSVD），用于从稀疏传感器数据重建复杂环境场。与会丢失结构信息的传统基于矩阵的方法不同，该方法保留了高维数据的自然张量结构。lcHOSVD应用于城市流和空气质量模拟，证明了其能够仅使用1-4%的可用空间位置来重建三维场，在准确性和对传感器分布不均的鲁棒性方面优于更简单的方法。
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深度学习框架使用LSTM校准低成本空气质量传感器
研究人员开发了一种使用长短期记忆（LSTM）网络的深度学习框架，以改进低成本空气质量传感器的校准。该方法通过捕获数据中的时间依赖性来解决传感器漂移和环境多变性等挑战。与传统的随机森林模型相比，该框架表现出优越的性能，实现了更高的R2值，并满足了PM2.5、PM10和NO2等污染物的监管合规标准。