【摘 要】
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随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展,智慧城市成为国内外学者研究的热点领域。城市三维地理空间信息的获取与处理是建设智慧城市的基础,也是亟待解决的关键技术之一。目前,移动激光点云分类多为人工和半自动方式,数据解译的自动化程度低,导致点云利用率下降,制约了移动激光点云在高精地图、自动驾驶和智慧城市等领域的应用。论文基于移动激光点云数据,开展基于深度学习的自动分类方法研究,为解决室内及近室内信息
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1864203); 国家重点研发计划(2018YFF0215303;2017YFB0503004);
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随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展,智慧城市成为国内外学者研究的热点领域。城市三维地理空间信息的获取与处理是建设智慧城市的基础,也是亟待解决的关键技术之一。目前,移动激光点云分类多为人工和半自动方式,数据解译的自动化程度低,导致点云利用率下降,制约了移动激光点云在高精地图、自动驾驶和智慧城市等领域的应用。论文基于移动激光点云数据,开展基于深度学习的自动分类方法研究,为解决室内及近室内信息获取难题,研制了一种新型移动测量系统,同时,结合深度学习理论,
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人力资源管理作为企业经营与发展过程中的重点工作内容,对企业的发展有着至关重要的影响,但是受多方面因素的影响当前部分企业的人力资源管理模式已经无法顺应时代的发展与满足企业的发展需求,并且还在某种程度上制约着企业的创新发展。所以加强大数据分析技术对人力资源量化管理有着积极的影响和作用。由人民邮电出版社出版,任康磊编著的《人力资源量化管理与数据分析》一书,通过十一个章节对于大数据分析技术对人力资源量化管
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