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    Large-scale spatiotemporal deep learning predicting urban residential indoor PM2.5 concentration.
    Dai, Hui ; Liu, Yumeng ; et al.
    In: Environment International, Jg. 182 (2023-12-01), S. N.PAG
    Online academicJournal
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    Spatiotemporal continuous estimates of PM2.5 concentrations in China, 2000–2016: A machine learning method with inputs from satellites, chemical transport model, and ground observations.
    Xue, Tao ; Zheng, Yixuan ; et al.
    In: Environment International, Jg. 123 (2019-02-01), S. 345-357
    Online academicJournal
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    Individual exposure of ambient particulate matters and eosinophilic chronic rhinosinusitis with nasal Polyps: Dose-Response, mediation effects and recurrence prediction.
    Wang, Jiajia ; Shen, Shen ; et al.
    In: Environment International, Jg. 177 (2023-07-01), S. N.PAG
    Online academicJournal
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  4. Detailansicht für Treffer 4 öffnen
    QSAR-QSIIR-based prediction of bioconcentration factor using machine learning and preliminary application.
    Xu, Jia-Yun ; Wang, Kun ; et al.
    In: Environment International, Jg. 177 (2023-07-01), S. N.PAG
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    Ozone response modeling to NOx and VOC emissions: Examining machine learning models.
    Kuo, Cheng-Pin ; Fu, Joshua S.
    In: Environment International, Jg. 176 (2023-06-01), S. N.PAG
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    Contributions of various driving factors to air pollution events: Interpretability analysis from Machine learning perspective.
    Li, Tianshuai ; Zhang, Qingzhu ; et al.
    In: Environment International, Jg. 173 (2023-03-01), S. N.PAG
    Online academicJournal
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    A satellite-driven model to estimate long-term particulate sulfate levels and attributable mortality burden in China.
    Meng, Xia ; Hang, Yun ; et al.
    In: Environment International, Jg. 171 (2023), S. N.PAG
    Online academicJournal
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    Super-learner model realizes the transient prediction of CO2 and NOx of diesel trucks: Model development, evaluation and interpretation.
    Wei, Ning ; Zhang, Qijun ; et al.
    In: Environment International, Jg. 158 (2022), S. N.PAG
    Online academicJournal
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    A robust approach to deriving long-term daily surface NO2 levels across China: Correction to substantial estimation bias in back-extrapolation.
    Wu, Yangyang ; Di, Baofeng ; et al.
    In: Environment International, Jg. 154 (2021-09-01), S. N.PAG
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    New interpretable deep learning model to monitor real-time PM2.5 concentrations from satellite data.
    Yan, Xing ; Zang, Zhou ; et al.
    In: Environment International, Jg. 144 (2020-11-01), S. N.PAG
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    Spatiotemporal distributions of surface ozone levels in China from 2005 to 2017: A machine learning approach.
    Liu, Riyang ; Ma, Zongwei ; et al.
    In: Environment International, Jg. 142 (2020-09-01), S. N.PAG
    Online academicJournal
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