Fugu-MT 論文翻訳(概要): Aim in Climate Change and City Pollution

論文の概要: Aim in Climate Change and City Pollution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15115v1
Date: Thu, 30 Dec 2021 16:17:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-03 14:12:05.199313
Title: Aim in Climate Change and City Pollution
Title（参考訳）: 気候変動と都市汚染への取り組み
Authors: Pablo Torres, Beril Sirmacek, Sergio Hoyas, Ricardo Vinuesa
Abstract要約: 大気汚染は、環境の悪化と、それにさらされた市民の健康に重要な役割を担っている。本章では, 大気汚染をモデル化するための手法のレビューを行い, 機械学習手法の適用に焦点をあてる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The sustainability of urban environments is an increasingly relevant problem. Air pollution plays a key role in the degradation of the environment as well as the health of the citizens exposed to it. In this chapter we provide a review of the methods available to model air pollution, focusing on the application of machine-learning methods. In fact, machine-learning methods have proved to importantly increase the accuracy of traditional air-pollution approaches while limiting the development cost of the models. Machine-learning tools have opened new approaches to study air pollution, such as flow-dynamics modelling or remote-sensing methodologies.
Abstract（参考訳）: 都市環境の持続性はますます問題になっている。大気汚染は、環境の悪化と、それにさらされた市民の健康に重要な役割を担っている。本章では, 大気汚染をモデル化するための手法のレビューを行い, 機械学習手法の適用に焦点をあてる。実際、機械学習手法は従来の大気汚染手法の精度を著しく向上させ、モデルの開発コストを抑えている。機械学習ツールは、フロー力学モデリングやリモートセンシング手法など、大気汚染を研究する新しいアプローチを開いた。

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