Bài viết "Mô hình dự báo ô nhiễm không khí sử dụng dữ liệu đa miền" đề xuất mô hình dựa trên liên kết giữa dữ liệu đa phương tiện (hình ảnh, video) và dữ liệu số về chất lượng không khí AQI (Air Quality Index) được thu thập từ Lifelog là thông tin số về cuộc sống hàng ngày của cá nhân. Dữ liệu Lifelog sẽ được sử dụng cho giai đoạn huấn luyện sử dụng phương pháp học sâu dựa trên DNN (Deep CNN) để dự đoán mức độ ô nhiễm không khí đối với sức khỏe con người. Mời các bạn cùng tham khảo! | Mô hình dự báo ô nhiễm không khí sử dụng dữ liệu đa miền Đặng Thanh Hải Võ Phương Bình Nguyễn Minh Hiệp Khoa Toán Tin Trường Đại học Đà Lạt Trung tâm AI Trường Đại học Đà Lạt Khoa Công nghệ Thông tin Trường Đại học TP. Đà Lạt Lâm Đồng TP. Đà Lạt Lâm Đồng Đà Lạt TP. Đà Lạt Lâm Đồng haidt@ binhvp@ hiepnm@ Tóm tắt Một lượng lớn thông tin IoT Internet of Things gồm ba thành phần chính dựa trên các tiêu chuẩn IEEE ISO từ các cảm biến và camera được thu thập và lưu trữ thành dữ IEC 21451. Gần đây hệ thống giám sát chất lượng không liệu lớn Big Data được phân tích bằng trí tuệ nhân tạo AI khí dựa trên mạng cảm biến không dây WSN đã thu hút và kết quả phân tích được cung cấp trở lại cho con người trong nhiều nhà nghiên cứu nhằm giảm chi phí triển khai 10-16 . cuộc sống dưới nhiều hình thức khác nhau. Đối với lĩnh vực Các hệ thống dựa trên WSN thường bao gồm các nút cảm chăm sóc sức khỏe các mô hình dự đoán dựa trên AI tích hợp biến và một số trạm cố định. Trong đó các nút cảm biến đo dữ liệu môi trường với dữ liệu xã hội để phân tích các liên kết các chỉ số môi trường xung quanh các trạm cố định thì lưu đa miền. Kết quả dự đoán dựa trên AI sẽ cung cấp dự báo trữ và xử lý dữ liệu đa phương tiện. Trong 10 Jen-Hao và cũng như hỗ trợ ngăn ngừa và giảm thiểu về những ảnh hưởng cộng sự đã đề xuất một WSN với GSM được triển khai trên xấu đến sức khỏe. Trong bài báo này mô hình đề xuất dựa trên liên kết giữa dữ liệu đa phương tiện hình ảnh video và dữ các con đường chính ở thành phố Đài Bắc Đài Loan để liệu số về chất lượng không khí AQI Air Quality Index được giám sát nồng độ CO do khí thải giao thông. Trong 11 các thu thập từ Lifelog là thông tin số về cuộc sống hàng ngày của tác giả đã khai thác công nghệ diện rộng công suất thấp cá nhân. Dữ liệu Lifelog sẽ được sử dụng cho giai đoạn huấn LPWA trong hệ thống giám sát không khí ba lớp. Cụ thể luyện sử dụng phương pháp học sâu dựa trên DNN Deep CNN việc cảm nhận chất lượng không khí được thực hiện .
