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智能网联汽车车载服务生态的架构规划与发展建议
1
作者
倪宝琛儿
徐健涵
+2 位作者
陈锦雯
何秋瑶
林予歆
《汽车实用技术》
2024年第19期40-45,共6页
良好的智能网联汽车车载服务生态不仅可以促进智能网联汽车车载服务市场健康发展,也可以为车载服务研发行业提供更多发展动力与变现机遇,最终能够为市场提供更优质的车载服务产品。文章基于智能网联汽车车载服务不断发展的现状,详细分...
良好的智能网联汽车车载服务生态不仅可以促进智能网联汽车车载服务市场健康发展,也可以为车载服务研发行业提供更多发展动力与变现机遇,最终能够为市场提供更优质的车载服务产品。文章基于智能网联汽车车载服务不断发展的现状,详细分析了其市场基础与发展问题,并提出构建智能网联汽车车载服务商业生态的解决方式,包括建立车载服务商业生态理念、采用K-means++聚类算法与卷积神经网络(CNN)画像作为其主要应用技术、维持市场秩序、构建商业模式等。
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关键词
智能网联汽车
车载服务
商业生态
车主画像
K-means++
卷积神经网络
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职称材料
题名
智能网联汽车车载服务生态的架构规划与发展建议
1
作者
倪宝琛儿
徐健涵
陈锦雯
何秋瑶
林予歆
机构
东北大学工商管理学院
东北大学软件学院
出处
《汽车实用技术》
2024年第19期40-45,共6页
文摘
良好的智能网联汽车车载服务生态不仅可以促进智能网联汽车车载服务市场健康发展,也可以为车载服务研发行业提供更多发展动力与变现机遇,最终能够为市场提供更优质的车载服务产品。文章基于智能网联汽车车载服务不断发展的现状,详细分析了其市场基础与发展问题,并提出构建智能网联汽车车载服务商业生态的解决方式,包括建立车载服务商业生态理念、采用K-means++聚类算法与卷积神经网络(CNN)画像作为其主要应用技术、维持市场秩序、构建商业模式等。
关键词
智能网联汽车
车载服务
商业生态
车主画像
K-means++
卷积神经网络
Keywords
Intelligent connected vehicles
In-vehicle service
Commercial ecology
Portrait of the owner
K-means++
Convolutional neural network
分类号
U461 [机械工程—车辆工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
智能网联汽车车载服务生态的架构规划与发展建议
倪宝琛儿
徐健涵
陈锦雯
何秋瑶
林予歆
《汽车实用技术》
2024
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