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基于大数据的公交专用道周边用地属性和效益表现分析

为更好推动公共交通优先发展,打造上海“后公交都市”时代,提升公交专用道运营效率, 以上海市已建公交专用道为研究对象,基于手机数据、POI 数据、公交 IC 卡数据、公交 GPS 数据、网 约车 GPS 数据、公交企业运营数据,对公交专用道两侧 500?m 范围内的居住、就业、购物休闲和医疗 服务共 4 项用地属性进行了分析。在此基础上,以 4 项用地属性作为聚类因素,将全市公交专用道进 行聚类,分析各类公交专用道的效益表现及其与用地属性的相关性。该项研究填补了利用大数据进行 公交专用道周边用地属性分析的空白,将加深行业管理部门、公交企业等对公交专用道的认识,有助 于精细化管理公交专用道和优化线路服务

  • 2021-06-21
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基于FP-growth算法与分层线性模型交互的招生数据挖掘

为了进一步提高招生数据挖掘的有效性,将 FP-growth 算法与分层线性模型相结合,用于高等院校的招生数据挖掘;利用 FP-growth 算法,通过频繁集的生成与关联规则,从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据;采用单层和多层线性模型,将学生层面变量与学校层面变量相结合,确定招生数据挖掘有效变量;在分别建立单层线性模型和多层线性模型后,借助多层线性模型软件库,求解模型的系数和显著性检验水平。实例仿真结果表明,通过对比不同变量的系数和显著性检验水平,所提出的模型能够有效分析不同变量对招生录取的影响。

  • 2021-06-15
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人工智能辅助学术同行评议的应用及分类 (1)

【目的】分析人工智能(Artific堪IIltelligenee,AI)作为辅助工具在学术同行评议中的创新应用,提出未来发展建议。【方法】首先通过文献调研法和案例分析法,比较国内外AI辅助学术同行评议的应用实践;其次按功能对其进行分类, 并阐述其主要支撑算法;最后展望AI在学术同行评议领域的未来发展方向。【结果】国内方面,AI推荐审稿人功能被应用于基金评审,但AI学术影响力预测功能尚停留在研发阶段;国外方面,除学术不端检测功能外,其他功能的应用均处于起步阶段。按功能不同,AI辅助同行评议可分为投稿审查、审稿人推荐和学术影响力预测3类。其未来发展方向为:评议流程和文本结构的标准化、智能算法的通用化、评议专家库和已发表学术论文数据库的集成化;最终AI将发挥评议主体功能。【结论】科研机构与学术期刊应积极参与全文文献数据库与全球审稿人数据库等相关数字基础设施建设,加快AJ在学术同行评议中的应用,进一步推进该领域的数字化和智能化。

  • 2021-06-15
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5G携手工业互联网_如何做好加法_语沐

当前,以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,正日益成为新型基础设施的重要组成部分。而5G与工业互联网的融合创新发展,将推动制造业从单点、局部的信息技术应用向数字化、网络化和智能化转变?

  • 2021-06-03
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物联网技术帮助中国卡车司机避免瞌睡、超速和注意力分散

中国有众多的卡车在广袤的国土上运送货物,而在连接到 G7 车队管理网络之后,它们将能做到更多。 借助物联网技术,防疲劳摄像头能识别司机的不良驾驶情况,内置的高级驾驶员辅助系统可以发送「与前车距离过近」的警报,实时货载称重技术还能预防盗窃。

  • 2021-04-20
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物联网基础与应用

物联网的应用领域涉及到方方面面,在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用,有效的推动了这些方面的智能化发展,使得有限的资源更加合理的使用分配,从而提高了行业效率、效益。 在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用,从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进,大大的提高了人们的生活质量.

  • 2021-04-24
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2019中国物联网产业全景图谱报告

从2016年起,物联网智库每年都会推出一份物联网产业生态全景图谱,跟踪产业生态进展、收集主要参与者信息、发掘行业发展趋势。2019,我们继续坚持“从产业关联广度和深度观察,探索物联网如何对经济结构深刻变革带来的影响”的初衷,对过去一年的物联网市场进行回顾,形成最新版的物联网产业生态图谱。

  • 2021-04-20
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中国电子技术标准化研究院2020年虹膜识别行业研究报告

随着信息技术的发展,身份识别的难度和重要性越来越突出。生物特征识别通过人体所固有的生理特征或行为特征对个人身份进行鉴定,是一种方便、快捷、可靠的识别方法。常见的生物特征有指纹、人脸、虹膜、声纹、指静脉、 DNA 等,其中虹膜识别是一种重要的个人身份识别手段,具有非接触性、唯一性、稳定性等特点,适合大规模人群、高精度、非接触的身份识别要求。

  • 2021-04-23
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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