电镀废水污染物浓度预测的图像特征提取与机器学习模型

数据集包含2个文件夹，命名逻辑为机器学习模型，数据说明文件为 002-电镀废水污染物浓度预测的图像特征提取与机器学习模型-数据说明文件，2.1机器学习集成高量子产率蓝光碳量子点用于地下水和饮用水中Cr（VI）的实时和现场检测文件夹下设3个二级文件夹，名称分别为①论文②专利③原始数据，数据内容分别为①论文：Machine learning integrated high quantum yield blue light carbon dots forreal-time and on-site detection of Cr(VI) in groundwater and drinking water②专利：一种基于Kmeans和RGB均值快速测定污染物浓度的方法③原始数据SEM电镜图，XRD谱图，原理图；2.2机器学习构建颜色特征以加速长期持续水质监测的发展文件夹下设3个二级文件夹，名称分别为①论文②专利③原始数据，数据内容分别为①论文：Machine learning constructs color features to accelerate development oflong-term continuous water quality monitoring②专利：一种氯酸钠含铬盐泥的处理系统、一种适用于重金属危废处理的塔节式密闭反应器、机器学习构建颜色特征以加速长期持续水质监测的发展③原始数据：SEM电镜图，XRD谱图，原理图

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦于电镀废水污染物浓度预测，通过图像特征提取与机器学习模型实现。数据集包含两个子主题：一是利用机器学习集成高量子产率蓝光碳量子点进行Cr(VI)实时检测，二是借助机器学习构建颜色特征以加速水质监测。每个子主题均提供论文、专利及原始数据（如SEM电镜图、XRD谱图等）等资源。