本研究提出了一种新工具STEMS，用于优化脉冲神经网络（SNN）的时空映射。该工具显著减少了数据移动和能量消耗，最高可降低12倍和5倍，同时保持准确性。

本研究提出了一种基于图神经网络的高分辨率时空空气质量映射框架，结合稀疏传感器数据和环境特征，显著提高了空气质量预测的准确性。该方法能够在未监测地点准确估计空气质量，为城市环境保护提供有效手段。