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郑至键; 郑荣宝; 徐嘉源; 王佳璆;
广东工业大学管理学院;
广东广州510520;
伦敦大学学院;
英国伦敦WC1E 6BT;
功能区; 兴趣点; Place2vec; 自然语言处理; 机器学习; 白云区;
机译:超越Word2vec:结合Place2vec和POI进行城市功能区提取和识别的方法
机译:启发式样本学习,适用于复杂的城市场景:通过VHR图像和POI数据应用于城市功能区映射
机译:VHR卫星图像和POI数据对城市功能区的层次语义认知
机译:基于VGI数据的城市功能区识别与分析
机译:基于区域的方法,使用全国可用数据来识别城市土地用途。
机译:基于OSM和POI数据的杭州城市功能区识别与分析
机译:基于浮动车轨道数据和POI数据的城市功能区识别
机译:基于质谱数据的复合识别搜索算法与数据库的比较研究
机译:使用概率模型和地图数据确定城市购物中心路线的路线预测方法,涉及基于当前确定的道路类别概率模型选择车辆地图数据的区域
机译:用于创建和管理导航设备的兴趣点(poi)的方法,包括以全球定位系统数据的形式定义虚拟vpoi并基于vpoi识别固定的数字对象标识符
机译:基于三元高斯混合模型的多维城市交通异常事件识别方法
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