論文の概要: Gaussian Processes for Monitoring Air-Quality in Kampala

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16625v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 09:25:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 19:09:50.332434
• Title: Gaussian Processes for Monitoring Air-Quality in Kampala
• Title（参考訳）: カンパラにおける大気質モニタリングのためのガウス過程
• Authors: Clara Stoddart, Lauren Shrack, Richard Sserunjogi, Usman Abdul-Ganiy, Engineer Bainomugisha, Deo Okure, Ruth Misener, Jose Pablo Folch, Ruby Sedgwick
• Abstract要約: 本研究では,センサが存在しない場所での現在の大気汚染を予測し,センサ位置で将来の大気汚染を予測するためのガウス過程の活用について検討する。 私たちは、AirQoのセンサーネットワークのデータを使って、ウガンダのカンパラ市に焦点を当てています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.173497841606415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Monitoring air pollution is of vital importance to the overall health of the population. Unfortunately, devices that can measure air quality can be expensive, and many cities in low and middle-income countries have to rely on a sparse allocation of them. In this paper, we investigate the use of Gaussian Processes for both nowcasting the current air-pollution in places where there are no sensors and forecasting the air-pollution in the future at the sensor locations. In particular, we focus on the city of Kampala in Uganda, using data from AirQo's network of sensors. We demonstrate the advantage of removing outliers, compare different kernel functions and additional inputs. We also compare two sparse approximations to allow for the large amounts of temporal data in the dataset.
• Abstract（参考訳）: 大気汚染のモニタリングは、人口全体の健康にとって極めて重要である。 残念ながら、空気の質を測る装置は高価であり、低所得国や中所得国の多くの都市は、それらをまばらに割り当てる必要がある。 本稿では,センサが存在しない場所での現在の大気汚染の予測と,センサ位置における将来的な大気汚染の予測にガウス過程を用いることについて検討する。 特に、AirQoのセンサーネットワークのデータを用いて、ウガンダのカンパラ市に焦点を当てています。 アウトレイラを除去し、異なるカーネル関数と追加入力を比較する利点を実証する。 また、2つのスパース近似を比較して、データセット内の大量の時間データを生成する。

関連論文リスト

• Efficient Real-time Smoke Filtration with 3D LiDAR for Search and Rescue with Autonomous Heterogeneous Robotic Systems [56.838297900091426]
  スモークとダストは、搭載された知覚システムに依存するため、あらゆる移動ロボットプラットフォームの性能に影響を与える。 本稿では,重みと空間情報に基づく新しいモジュラー計算フィルタを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T16:48:57Z)
• IoT-Based Air Quality Monitoring System with Machine Learning for Accurate and Real-time Data Analysis [0.0]
  本研究では, どこでも使用可能な携帯型空気質検知装置の開発を提案する。 収集されたデータは、クラウドベースのWebアプリThinkSpeakを使って保存および視覚化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-02T14:18:04Z)
• Multimodal Dataset from Harsh Sub-Terranean Environment with Aerosol Particles for Frontier Exploration [55.41644538483948]
  本稿では, エアロゾル粒子を用いた過酷で非構造的な地下環境からのマルチモーダルデータセットを提案する。 ロボットオペレーティング・システム(ROS)フォーマットのすべてのオンボードセンサーから、同期された生データ計測を含んでいる。 本研究の焦点は、時間的・空間的なデータの多様性を捉えることだけでなく、取得したデータに厳しい条件が及ぼす影響を示すことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-27T20:21:18Z)
• Environmental Sensor Placement with Convolutional Gaussian Neural Processes [65.13973319334625]
  センサーは、特に南極のような遠隔地において、その測定の情報量が最大になるように配置することは困難である。 確率論的機械学習モデルは、予測の不確実性を最大限に低減するサイトを見つけることによって、情報的センサ配置を提案することができる。 本稿では,これらの問題に対処するために,畳み込み型ガウスニューラルプロセス(ConvGNP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-18T17:25:14Z)
• Air Pollution Hotspot Detection and Source Feature Analysis using Cross-domain Urban Data [2.458537954999774]
  汚染源に隣接する地域はしばしば環境汚染濃度が高く、これらは一般に大気汚染ホットスポットと呼ばれる。 本稿では,局所的なスパイク検出とサンプル重み付けクラスタリングを含む,モバイルセンシングデータからホットスポットを検出する2段階のアプローチを提案する。 ソフトバリデーションとして,モバイルセンシングデータを使用しない都市を対象としたホットスポット推定モデルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T18:44:03Z)
• Lidar Light Scattering Augmentation (LISA): Physics-based Simulation of Adverse Weather Conditions for 3D Object Detection [60.89616629421904]
  ライダーベースの物体検出器は、自動運転車のような自律ナビゲーションシステムにおいて、3D知覚パイプラインの重要な部分である。 降雨、雪、霧などの悪天候に敏感で、信号-雑音比(SNR)と信号-背景比(SBR)が低下している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-14T21:10:47Z)
• Mining atmospheric data [0.0]
  最初の問題は、新しい公開データセットとベンチマークの構築に関するものだ。 第2の課題は、大気データ分類のための深層学習手法の調査である。 対象とする用途は、空気質の評価と予測である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-26T10:04:35Z)
• HVAQ: A High-Resolution Vision-Based Air Quality Dataset [3.9523800511973017]
  PM2.5, PM10, 温度, 湿度データからなる高時間・空間分解能空気質データセットを提案する。 我々は,センサの密度と画像によって予測精度が向上することを示すために,いくつかの視覚に基づくPM濃度予測アルゴリズムをデータセット上で評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-18T13:42:34Z)
• Use of Remote Sensing Data to Identify Air Pollution Signatures in India [0.3683202928838613]
  センチネル-5P衛星の打ち上げは、より広い範囲の大気汚染物質の観測に役立った。 クラスタリングシグネチャは、様々な汚染源から放出される汚染物質の種類に基づいて、州や地区を特定するために使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-01T11:06:23Z)
• STCNet: Spatio-Temporal Cross Network for Industrial Smoke Detection [52.648906951532155]
  本稿では,産業用煙排出ガスを識別する新しい時空間クロスネットワーク(STCNet)を提案する。 提案するSTCNetは, テクスチャの特徴を抽出する空間的特徴と, 煙の動き情報を捕捉する時間的経路を含む。 STCNetは、RISE産業煙検知データセットにおいて、最も優れた競合相手に対して6.2%の精度で明確な改善を実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-10T02:28:47Z)
• Federated Learning in the Sky: Aerial-Ground Air Quality Sensing Framework with UAV Swarms [53.38353133198842]
  空気質は人間の健康に大きく影響し、空気質指数(AQI)の正確かつタイムリーな予測がますます重要になっている。 本稿では, 精密な3次元空気質モニタリングと予測を行うための, 新たなフェデレーション学習型地上空気質検知フレームワークを提案する。 地中センシングシステムでは, グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いたLong Short-Term Memory (GC-LSTM) モデルを提案し, 高精度, リアルタイム, 将来的なAQI推論を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-23T13:32:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。