融合多源地理大数据的城市街区综合活力评价

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随着城市人口、物资、信息流动的日益频繁,城市居民活动特征和生产生活方式更加复杂多变,同时,城市空间无序扩张,发展规划不足,引发了交通堵塞、人口流失、公共空间缺乏等一系列问题,最终引发了城市活力消解难题。因此,如何科学高效地进行城市活力定量分析成为了重点研究问题。本文基于OpenStreetMap、百度地图兴趣点(Point of Interest,POI)、微信宜出行、美团、高德建筑物轮廓等多源地理大数据,从人与空间双重角度,分别对人群活力、活力多样性、活动满意度和空间交互潜能进行量化研究;引入空间
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聚类是一种寻找数据之间内在结构的技术,是许多数据驱动应用领域的一个基本问题,聚类性能在很大程度上取决于数据表示的质量。近年来,深度学习因其强大的特征提取能力被广泛的应用于聚类任务,以学习更好的特征表示,显著提高了聚类性能。首先介绍传统的聚类任务,进而根据网络结构介绍基于深度学习的聚类及代表性方法,提出当前存在的问题,介绍基于深度学习的聚类在不同领域的应用,最后对基于深度学习的聚类发展进行总结与展望
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可穿戴脑电(EEG)设备是一种用于日常实时监测的无线脑电系统,因其便携性、实时性、无创性及低成本等优势迅速发展并得到广泛应用。该系统主要由信号采集模块、信号处理模块、微控制模块、通信模块及电源模块等硬件部分和移动终端模块和云存储模块等软件部分组成。就可穿戴EEG设备关键技术进行论述,首先阐述了脑电信号采集模块的改进,另外对可穿戴EEG设备信号预处理模块,信号的降噪、伪影处理及特征提取技术的比较;然
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