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Tree diagram online的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包
淡江大學 資訊工程學系全英語碩士班 蔡憶佳所指導 郭有富的 應用深度學習於時空資料預測 （2021），提出Tree diagram online關鍵因素是什麼，來自於調查、數據挖掘、深度學習、地理信息系統、時空數據挖掘。
而第二篇論文明志科技大學 環境與安全衛生工程系環境工程碩士班 劉禎淑所指導 呂宏輔的 生物暴露性試驗_應用改良型安姆氏直接氣體曝露法檢測拜香燃煙 、厨房油煙及香菸側流煙之致突變性 （2021），提出因為有 安姆氏直接氣體暴露法、拜香燃煙、廚房油煙、香菸側流煙、室 內空氣品質標準的重點而找出了 Tree diagram online的解答。
應用深度學習於時空資料預測
為了解決Tree diagram online 的問題，作者郭有富 這樣論述：
在本論文中，對時空數據挖掘網絡進行了廣泛的探討並使用火災事件數據集對這些網絡模型進行了比較。本文解決兩個問題： 1. 在最近提出的 STDM-DL（時空數據挖掘，深度學習）模型中，比較這些模型的預測能力？ 2. 當應用於火災數據集時，這些模型的性能如何？本論文進行了兩個實驗。第一個是使用他們的數據運行最先進的 STDM-DL 模型並比較它們的性能。本研究下的模型由 METR-LA 或 PEMS-BAY 數據集訓練，預測空間和時間域中的交通。在第二個實驗中，我們使用了新北市的火警數據集 (NTPC-Fire 2015-17) 並實現了一些熟悉但簡單的模型，例如自動編碼器和 GAN，以重建（預測
）光柵化熱圖。然後，我們使用 LSTM-RNN、FBProphet 和 ARIMA 處理時間表示，以比較每日和每週事件頻率的時間序列預測的性能。我們的第一個實驗發現一些最先進的型，例如 ST-MetaNet、STGCN 和 Spacetimeformer，都具有相似的性能。“Deepforecast Multi-LSTM”是迄今為止最好的交通預測模型。令人驚訝的是，在我們的第二個實驗中，對於我們的數據集，FBProphet 模型是我們最好的時間模型，具有 6.97231 RMSE 和 5.045342 MAE。同樣，我們重建（預測）柵格熱圖的最佳空間模型是具有 1.04198155 RMSE
和 0.3522904 MAE 的 9 批變分自動編碼器 (VAE)。鑑於這些發現，我們進一步使用數據可視化並為 STDM 任務中的每個域實施組合模型和架構。這項研究表明，這些現有模型可用於解決時空領域的預測問題。
生物暴露性試驗_應用改良型安姆氏直接氣體曝露法檢測拜香燃煙 、厨房油煙及香菸側流煙之致突變性
為了解決Tree diagram online 的問題，作者呂宏輔 這樣論述：
本研究為延續性研究，主要使用改良型安姆氏直接氣體暴露法檢測室內常見空氣污染源(包括拜香燃煙、廚房油煙及香菸側流煙)之潛在生物致突變性，一方面用以確定上述污染物對人體健康的可能影響(以致突變性之觀點而言)，另外也能確認此改良模組對真實氣體樣本的敏感性與適用性。實驗測試條件包括拜香支數(3、6、12、18、24、30、36 支立香)、油炸次數、香菸支數(1、2、3 支)、有無添加S9及不同暴露時間；此外並同步檢測CO2、CO、TVOC、PM10及PM2.5五種空氣污染物濃度。因我們前一個研究成果顯示，TA100為檢測氣態甲醛和甲苯之致突變性最敏感的菌株，因此本研究僅使用TA100為測試菌株。污染
物濃度檢測結果顯示，拜香燃煙之CO2、CO、TVOC、PM10及PM2.5濃度皆超過室內空氣品質標準，而廚房油煙之TVOC、PM10及PM2.5濃度同樣超過室內空氣品質標準，香菸側流煙則僅CO2未超標。致突變性結果顯示，所有測試條件下，菌落的回復突變率皆未超過空白對照組兩倍以上，且回復突變率結果也未超過TA100的標準菌落數(75~200 CFU/plate)，顯然拜香燃煙、廚房油煙及香菸側流煙在此改良型安姆氏直接氣體暴露系統中，並未顯現出明確之生物致突變性。但結果也同時指出，隨拜香支數、油炸次數與香菸支數增加，以及暴露時間的增加，TA100之部份回復突變率結果會有顯著相異，顯見雖然三種污染源
未有明顯之致突變性，但仍具潛在風險。