Intelligenter Luftreiniger begeistert Haustierbesitzer – bis zum zahnfesten Kabel Ein neuer, intelligenter Luftreiniger hat bei Haustierbesitzern für Aufsehen gesorgt. Der Nutzer berichtet, dass das Gerät die Luftqualität in seinem Zuhause deutlich verbessert hat und gleichzeitig die Menge an Tierhaaren reduziert wurde. ZDNet – Artificial Intelligence 29.01.2026 02:00
Maschinelles Lernen vorhersagt RSV-Hospitalisierungen dank Umweltdaten Respiratory Syncytial Virus (RSV) bleibt die häufigste Ursache für Krankenhauseinweisungen bei Kleinkindern. Die Ausbrüche sind stark von Umweltbedingungen abhängig, so zeigte eine neue Studie, die auf der Plattform arXiv veröffentlicht wurde. arXiv – cs.LG 17.12.2025 05:00
Blueair Blue Pure 211i Max: 43 % Rabatt – Perfekt für Tierbesitzer! Der Blueair Blue Pure 211i Max ist jetzt mit 43 % Rabatt erhältlich – ein echtes Schnäppchen für alle Tierbesitzer, die für saubere Luft in ihrem Zuhause sorgen wollen. ZDNet – Artificial Intelligence 24.11.2025 10:00
Sichere ML‑gestützte Vorhersagen verbessern die Luftqualitätsforschung Wir stellen eine innovative Lösung vor, die Datenlücken in der Messung von Feinstaub (PM2.5) schließt und damit die Analyse von Luftqualitätsdaten revolutioniert. AWS – Machine Learning Blog 28.08.2025 21:20
Prophet schlägt LSTM bei Luftverschmutzungsprognosen in Nord‑Nigeria Eine neue Studie aus dem arXiv‑Repository untersucht, wie man die Luftqualität in einer der am stärksten belasteten Regionen der Welt – Nord‑Nigeria – vorhersagen kann, wenn Daten knapp und unregelmäßig sind. Dabei werden die beiden populärsten Zeitreihenmodelle, der Facebook Prophet und Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke, miteinander verglichen. arXiv – cs.LG 25.08.2025 05:00
Neues Modell trennt Skalen, verbessert langfristige Verkehrs-Emissionen Die Vorhersage von Verkehrsemissionen über lange Zeiträume ist entscheidend für die effektive Steuerung der Luftqualität in Städten. Traditionelle Ansätze bauen meist auf spatiotemporalen Graphmodellen, die die Abhängigkeiten zwischen Ort und Zeit auswerten. Durch die starke Verflechtung von Emissionen auf unterschiedlichen Zeitskalen entstehen jedoch oft Fehler, die sich bei längeren Vorhersagen verstärken. arXiv – cs.LG 19.08.2025 05:00
Neues CNN‑LSTM‑Modell verbessert Vorhersage von PM2,5‑Konzentrationen Wissenschaftler haben ein neues Hybridmodell aus Convolutional Neural Networks (CNN) und Long Short-Term Memory (LSTM) entwickelt, das die Vorhersage der PM2,5‑Konzentration in der Luft deutlich verbessert. arXiv – cs.LG 18.08.2025 05:00
