Forecasting Lab Climates: A Machine Learning Decision Support System for Humidity-Sensitive Experiments
Dit artikel presenteert een locatie-specifiek machine learning-framework dat de relatieve vochtigheid in laboratoria tot zeven dagen van tevoren voorspelt door gebruik te maken van lokale weergegevens en kalendergebaseerde bezettingspatronen, waardoor onderzoekers hun op vochtigheid gevoelige elektrospin-experimenten beter kunnen plannen en de reproduceerbaarheid kunnen verbeteren.