我们的数据科学家团队使用艺术状态深度学习算法来预测空气质量。我们每天分析了数亿个全球数据点,我们的发动机输出了空气质量的预测。要了解Airvisual预测空气质量的方法,请参考: https://airvisual.com/research/understanding-airvisual-s-forecasting-method-deep-machine-learning
关于空气质量预测信息的免责声明:
这种预测模型以及所有由此产生的空气质量预测,旨在提供与空气质量有关的准确信息。已经实施了步骤,以确保其质量和准确性。然而:
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空缺依赖于数值天气预测(NWP)模型,尤其是全球预测系统(GFS)。对于某些国家(例如中国),GF的准确性低于其他国家,因此有时会影响空气质量预测的准确性。
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对预测信息的准确性,完整性或正确性,空缺不承担任何法律责任或责任。
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由于从Airvisaul Trecast获得的任何信息导致的任何信息,空中案对可能直接或间接造成的损害或损失的法律责任。
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