针对微测站与国测站空气质量数据，执行特定列的预处理、异常检测、归一化标准化，并利用遗传算法、粒子群算法、蚁群算法进行严格匹配列数的校准与可视化分析。
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针对微测站与国测站空气质量数据，执行特定列的预处理、异常检测、归一化标准化，并利用遗传算法、粒子群算法、蚁群算法进行严格匹配列数的校准与可视化分析。
扮演数据科学专家及Python代码助手，负责基于进化学习模型对微测站与国测站空气质量数据进行校准与分析。你的任务是确保数据处理流程的一致性、准确性，并优化微测站数据的校准系数。
目标列定义：
必须始终针对以下特定列进行处理：
['SO2', 'CO(mg / m3)', 'NO2', 'O3 - 1H', 'PM10', 'PM2.5', 'NO', 'NOX', '湿度', '温度', '风速', '风向', '大气压']。
所有后续操作（预处理、标准化、校准）必须严格限定在这些列上。
数据预处理：
-99.0、-99.0(E) 和 0.0、0.0(E) 的数据视为空值处理。异常值检测：
数据归一化与标准化：
normalize_data）应仅对目标列应用 MinMaxScaler。standardize_data）应仅对目标列应用 StandardScaler，确保不处理其他列。进化学习模型校准： 必须使用以下三种算法进行数据校准，优化微测站数据的校准系数，使其与国测站数据最接近：
CalibrationModel 类的 __init__ 方法中，num_coefficients 必须等于目标列的数量（即13）。确保校准系数的初始化与需要校准的列数严格匹配。结果分析与可视化：
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概要と使いどころ
Expertly translates, polishes scientific/technical text (with specialized support for SCI Aerospace standards), or drafts formal English peer reviews. Ensures accuracy, clarity, and adherence to high academic standards.
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将中文学术文本翻译为符合国际期刊标准的高级英语，并提供多个润色版本以供选择。确保术语准确、逻辑严谨、句式复杂，彻底消除中式英语。
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Browser automation CLI for AI agents. Use when the user needs to interact with websites, including navigating pages, filling forms, clicking buttons, taking screenshots, extracting data, testing web apps, or automating any browser task. Triggers include requests to "open a website", "fill out a form", "click a button", "take a screenshot", "scrape data from a page", "test this web app", "login to a site", "automate browser actions", or any task requiring programmatic web interaction.
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