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电子商务驱动因素分布探索及区域性差异研究
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作者 杨剑 《滁州职业技术学院学报》 2023年第2期49-55,共7页
基于中国电子商务数据库的微观企业数据,对电子商务驱动因素进行分布探索和差异性检验。通过相关性探索分析发现,职工工资、资产总计、年末从业人员数、大专以上从业人员数、年末在用计算机数与企业利润的相关系数最大;东部地区五个变... 基于中国电子商务数据库的微观企业数据,对电子商务驱动因素进行分布探索和差异性检验。通过相关性探索分析发现,职工工资、资产总计、年末从业人员数、大专以上从业人员数、年末在用计算机数与企业利润的相关系数最大;东部地区五个变量的相关系数均高于中部和西部,尤其体现在年末在用计算机数和大专以上从业人员数上;变量相关系数的区域间差异明显。通过分布探索分析发现,东部地区的企业利润和行业人均利润率分布位于其他两个地区下方,资产产出效率分布位于上方。基于随机森林方法的实证检验发现,人力资本与资产投入是东部最重要的两个因素;东部地区人力资本效率较高,资产产出效率较低;信息技术水平对东部的驱动大于其他地区;东、中部的产业集中度较高,高市场比例的中小型企业处于劣势竞争地位。 展开更多
关键词 电子商务 驱动因素 分布探索 差异性
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场景图谱驱动目标搜索的多智能体强化学习 被引量:2
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作者 陆升阳 赵怀林 刘华平 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期207-215,共9页
针对强化学习在视觉语义导航任务中准确率低,导航效率不高,容错率太差,且部分只适用于单智能体等问题,提出一种基于场景先验的多智能体目标搜索算法。该算法利用强化学习,将单智能体系统拓展到多智能体系统上将场景图谱作为先验知识辅... 针对强化学习在视觉语义导航任务中准确率低,导航效率不高,容错率太差,且部分只适用于单智能体等问题,提出一种基于场景先验的多智能体目标搜索算法。该算法利用强化学习,将单智能体系统拓展到多智能体系统上将场景图谱作为先验知识辅助智能体团队进行视觉探索,利用集中式训练分布式探索的多智能体强化学习的方法以大幅度提升智能体团队的准确率和工作效率。通过在AI2THOR中进行训练测试,并与其他算法进行对比证明此方法无论在目标搜索的准确率还是效率上都优先于其他算法。 展开更多
关键词 多智能体 强化学习 视觉语义导航 场景图谱 先验知识 分布探索 集中式训练 目标搜索
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基于位置签到数据的城市空间分析与可视化 被引量:5
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作者 陈冉 王海起 +2 位作者 孟斌 桂丽 刘玉 《地理信息世界》 2017年第3期85-91,共7页
微博签到是一种典型的基于位置的社交服务,反映出社交用户与城市公共空间的互动,海量的社交位置签到数据为城市研究提供了全新的视角。本文基于香港、深圳两个城市2014年1月至2015年1月时间段内的新浪微博签到数据,从签到数据空间特性... 微博签到是一种典型的基于位置的社交服务,反映出社交用户与城市公共空间的互动,海量的社交位置签到数据为城市研究提供了全新的视角。本文基于香港、深圳两个城市2014年1月至2015年1月时间段内的新浪微博签到数据,从签到数据空间特性、旅游热点分布和居民活动空间3个方面对城市空间进行了综合分析:空间相关性分析结果表明签到事件在城市空间的分布具有明显的聚集性,并根据空间扫描统计结果依次标识出签到事件高值聚集区;针对旅游类签到数据分析发现两城市旅游关注度的时间变化趋势一致且峰值与我国假期时间分布相吻合,旅游热点主要分布于城市中心地带;以签到事件的规模、强度和集聚程度作为居民活动的表征分析城市活动空间特征,结果表明居民活动的核心圈层受到传统行政区划影响但分布已初步呈现"多心开敞"的空间形态。 展开更多
关键词 位置签到数据 空间分布模式探索 空间扫描统计 热点探测 城市感知
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Robot SLAM with Ad hoc wireless network adapted to search and rescue environments 被引量:4
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作者 WANG Hong-ling ZHANG Cheng-jin +1 位作者 SONG Yong PANG Bao 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第12期3033-3051,共19页
An innovative multi-robot simultaneous localization and mapping(SLAM)is proposed based on a mobile Ad hoc local wireless sensor network(Ad-WSN).Multiple followed-robots equipped with the wireless link RS232/485module ... An innovative multi-robot simultaneous localization and mapping(SLAM)is proposed based on a mobile Ad hoc local wireless sensor network(Ad-WSN).Multiple followed-robots equipped with the wireless link RS232/485module act as mobile nodes,with various on-board sensors,Tp-link wireless local area network cards,and Tp-link wireless routers.The master robot with embedded industrial PC and a complete robot control system autonomously performs the SLAM task by exchanging information with multiple followed-robots by using this self-organizing mobile wireless network.The PC on the remote console can monitor multi-robot SLAM on-site and provide direct motion control of the robots.This mobile Ad-WSN complements an environment devoid of usual GPS signals for the robots performing SLAM task in search and rescue environments.In post-disaster areas,the network is usually absent or variable and the site scene is cluttered with obstacles.To adapt to such harsh situations,the proposed self-organizing mobile Ad-WSN enables robots to complete the SLAM process while improving the performances of object of interest identification and exploration area coverage.The information of localization and mapping can communicate freely among multiple robots and remote PC control center via this mobile Ad-WSN.Therefore,the autonomous master robot runs SLAM algorithms while exchanging information with multiple followed-robots and with the remote PC control center via this local WSN environment.Simulations and experiments validate the improved performances of the exploration area coverage,object marked,and loop closure,which are adapted to search and rescue post-disaster cluttered environments. 展开更多
关键词 search and rescue environments local Ad-WSN robot simultaneous localization and mapping distributed particle filter algorithms coverage area exploration
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