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JUST技术:利用迁移学习生成新城市的轨迹
市民的出行轨迹数据无论是对于城市管理 规划 还是商业活动 都是重要的参考信息 然而 获取一个城市的人群轨迹数据却非常困难 在今年4月份召开的国际顶级互联网会议WWW 2020 CCF A类 上 京东城市报告了被会议收录的论文 What is
时空数据JUST
大数据
迁移学习
时空数据
基于轨迹数据的人口流向分析技术,精准病毒传播追踪
2019年12月 我国出现了新型冠状病毒引发的多起病例 全国逐渐开启疫情防疫监控 严重地区甚至实施封闭管理 而此次疫情正好恰逢春运期间 大规模的跨地区人口流动会助长病毒传播 甚至传染到全球范围 因此 科学管理人口流动成为疫情防控关键 基于疫
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大数据
轨迹数据
Covid19
利用轨迹拼接分析实时可达区域
如何快速得知从你的位置开始出发 在当前的交通状况下 5分钟之内能够抵达的空间区域范围 当你掏出手机打车时 出租车调度平台应该通知哪些范围的车主进行接单 前言 本篇介绍的是被国际著名数据库和数据挖掘会议DASFAA 2020 CCF B类 成
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时空数据
大数据
JUST技术:时空轨迹挖掘助力物流小哥减负增效
电商的发展需要依赖高效而可靠的物流服务 如何通过大数据和人工智能技术提升物流小哥的配送效率是我们一直在深入研究的问题 在刚刚结束的数据挖掘顶会KDD2020中 这篇 Doing in One Go Delivery Time Inferen
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数据挖掘
数据库
大数据
JUST技术:高效时空索引揭秘及使用指南
一 问题背景 城市中超过80 的数据都与时空有关 如加油站点 出租车轨迹 交通路况等 这些数据多为半结构化和非结构化数据 并且需要管理的数据量巨大 传统的时空数据库管理海量数据时会出现性能严重下降的情况 如带有PostGIS插件的Postg
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时空数据
时空索引
数据模型
如何通过轨迹信息判断驾驶人是否为同一人?
轨迹识别问题旨在验证传入的轨迹是否是由所要求的人员产生 即给定一组单独的人员历史轨迹 例如行人 出租车司机 以及由特定人员生成的一组新轨迹 判定两组轨迹是否由同一个人员生成 这个问题在许多实际应用中都很重要 例如出租车驾驶人员身份认证 汽车
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孪生神经网络
轨迹识别
时空数据
基于深度学习Seq2Seq框架的技术总结
随着互联网经济的普及定位技术的快速发展 人们在日常生活中产生了大量的轨迹数据 例如出租车的GPS数据 快递配送员PDA产生的轨迹数据等 轨迹数据是一种典型的时空数据 Spatial Temporal Data 是按照时间顺序索引且空间变化的
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Seq2Seq
深度学习
自然语言处理
时空数据