本研究提出了一种新颖的时空图神经网络架构，结合编码-解码结构和门控递归单元（GRU），旨在解决传统时空预测模型未能充分考虑空间扩散影响的问题。该模型在印度比哈尔州和中国的真实数据集上验证，展现出优秀的时空依赖性捕捉能力。

本研究使用稀疏非线性动力学识别方法（SINDy）对空气质量监测数据中的PM2.5缺失记录进行插补，结果显示SINDy方法在数据预测和插补方面表现优越，为空气质量管理提供更有效的工具。

本文探讨了利用机器学习和气象数据预测空气质量的方法，提出通过调整工业生产来减少空气污染。研究分析了不同模型的有效性，并强调数据驱动的气候政策对改善空气质量的重要性。

该研究提出了多种基于深度学习的空气质量预测模型，如PM2.5-GNN、PSO-LSTM和AirPhyNet，能够有效捕捉空气质量数据的时空关系，降低预测误差。模型在实际数据集上验证有效，显示出在空气污染管理和健康政策中的应用潜力。

该研究利用机器学习模型（如随机森林和深度学习）预测空气污染物浓度，涵盖伊比利亚半岛、布琼布拉市及全球197个首都的空气质量。通过数据驱动的方法，生成高分辨率的污染数据集，支持更精确的研究和监测，并探讨在资源有限国家自主预测空气质量的潜力。

本研究利用机器学习和深度学习模型预测空气质量，特别是PM2.5。通过分析德里及周边城市的监测数据，发现随机森林模型表现最佳，并提出了一种新型深度学习模型，能够准确预测空气污染，探讨了在资源有限国家自主预测空气质量的潜力。

本文提出了一种新的方法来解决卫星图像细粒度解释的问题，通过将地理参考维基百科文章与卫星图像配对构建数据集，并提出了两种学习卫星图像表示的策略。该方法在fMoW数据集上提高了预训练模型的F1分数4.5%。

本期投稿：王威廉 冷静 蔡占锐 王小宁 数据可视化 身在北京的小伙伴么是否还怀念“APEC蓝”的那些日子，你是否还在为度过38年来最长寒假而不知去哪里