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导语:滴滴技术团队在其kdd2017论文的基础上,新设计了一种基于马尔可夫决策过程(mdp)的智能派单方法。滴滴研究院+6ai影响因子活动企业:滴滴操作:独家约稿事项:滴滴kdd2018论文国际数据挖掘领域的顶级会议kdd2018在伦敦举行,今年kdd吸引了全球范围内共1480篇

欧丰名培训风暴——销售从心开始
所属分类:企业新闻
发布日期:2017-11-03
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滴滴科技开放日:如何利用出行交易中的大数据优化乘客体验本文作者:汪思颖2018-08-2210:300条评论-->导语:当需求比较紧张的时候,他们还为用户提供拼车选择,解决运力短缺问题,这其中涉及到多目标、多模式的优化。滴滴研究院+6ai影响因子活动企业:滴滴操作:学术类演讲事项:雷锋网ai科技评论按,2018滴滴科技开放日上,滴滴产品技术管理团队与高校学生、专业技术人员展开面对面交流,详细介绍了滴滴在大数据、人工智能领域的最新科技成果,重点分享了滴滴在智能派单、地图、拼车、供需

导语:滴滴共有四篇论文入选kdd2018,涵盖eta预测(预估到达时间)、智能派单、大规模车流管理等多个研究领域。滴滴研究院+36ai影响因子论文名称:kdd时间:企业:滴滴活动企业:滴滴操作:独家约稿事项:kdd2018独家约稿更多相关国际数据挖掘领域的顶级会议kdd2018在伦敦举行,今年kdd吸引了全球范围内共1480篇论文投递,共收录293篇,录取率不足20%。其中滴滴共有四篇论文入选kdd2018,涵盖eta预测(estimatedtimeofarrival,预估到达时间)、智能派单、大规模车流管理等多个研究领域。

四篇论文分别是(文末附论文打包下载地址)

efficientlarge-scalefleetmanagementviamulti-agentdeepreinforcementlearning

kaixianglin(michiganstateuniversity);renyuzhao(ailabs,didichuxing);zhexu(ailabs,didichuxing);jiayuzhou(michiganstateuniversity)

multi-taskrepresentationlearningfortraveltimeestimation

yaguangli(universityofsoutherncalifornia);kunfu(didiailabs);zhengwang(didiailabs);cyrusshahabi(universityofsoutherncalifornia);jiepingye(didiailabs);yanliu(universityofsoutherncalifornia)

large-scaleorderdispatchinon-demandride-sharingplatforms:alearningandplanningapproach

zhexu(ailabs,didichuxing);zhixinli(ailabs,didichuxing);qingwenguan(ailabs,didichuxing);dingshuizhang(ailabs,didichuxing);qiangli(ailabs,didichuxing);junxiaonan(ailabs,didichuxing);chunyangliu(ailabs,didichuxing);weibian(ailabs,didichuxing);jiepingye(ailabs,didichuxing)

learningtoestimatethetraveltime

zhengwang(didichuxing);kunfu(didichuxing);jiepingye(didichuxing)

本文是对滴滴kdd2018poster论文《learningtoestimatethetraveltime》的详细解读,在这篇文章中,滴滴技术团队设计了一种使用深度神经网络来预测预估到达时间(eta)的方案,通过将eta建模成一个时空回归问题,构建了一个丰富有效的特征体系,进一步提出wide-deep-recurrent(wdr)模型,能在给定出发时间和路线的情况下更加准确地预测。这一事件在雷锋网(公众号:雷锋网)学术频道ai科技评论旗下数据库项目「ai影响因子」中有相应加分。___从规则模型到完整的机器学习方案eta是智能交通和位置信息(locationbased,lbs)中至关重要、又极具复杂性和挑战性的问题。它不仅需。

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