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摘要：滴滴出行是基于“互联网+”模式,在共享经济背景下的一次创新,作为一种新生经济业态,企业存在着较多的问题。基于企业的优势、劣势、机会和威胁分析,发现滴滴出行作为共享经济的典型代表,具有广阔的市场前景。但
摘要：近来，打车软件发展势头强劲，引起了移动互联网业与城市交通业的双重关注。本文试图从传播学的角度来探讨热门打车软件滴滴打车，运用使用与满足理论来解释滴滴打车受热捧的原因，并探讨持续补贴后的造血方式。关键词：滴滴打车；使用与满足；微信支
机器之心专栏机器之心编辑部数据挖掘顶会KDD2017已经开幕，国内有众多来自产业界的论文被KDD2017接收。本文是对滴滴KDD2017论文的介绍。根据滴滴的应用场景，他们提出了一种基于组合优化的出租车分单模型。
正一、绪论1.研究背景。滴滴出行是国内网约车平台的龙头,但其因侵害乘客权益的恶件饱受争议,2018年相继两起滴滴顺风车遇害事件,引起了群众信任危机,在相关报道和声明中,可以看出滴滴出行内部治理存在问题,内部治理是实现公司价值增值与持续发展的重要因素。
本文以滴滴出行为研究对象，从品牌定位、品牌形象及营销手段三个方面对其品牌传播现状进行分析，并设计滴滴出行品牌传播效果调查问卷，收集数据，根据数据对滴滴出行的品牌传播效果进行问题分析，并依据问题提出改进策略，为网约车行业在发展过程...
当前中国正处于社会转型时期，社会中利益与矛盾的也频繁发生，因此社会安全事件便成为了中国社会中不容忽视的一部分。本文所理解的社会安全事件是指对社会和国家稳定与发展有一定影响的，涉及经济方面、政治方面
他拥有16项专利发明并发表过40多篇有关安全和互联网技术的学术论文。03研究案例我们来说说滴滴的六大技术研究案例，分别是ETA，运力调度，供需预测，拼车，智能分单，热力图。
NO.4滴滴KDD2020中，滴滴发表论文数6，占比1.8%https://aminer/conf/kdd2020/org/didi(二维码自动识别)论文1：DynamicHeterogeneousGraphNeuralNetworkforReal-timeEventPrediction用于实时事件预测的动态异构图神经网络
2019年7月加入滴滴，任滴滴研究员，从事滴滴语音前端信号处理中增强、分离领域的前沿技术的探索。2019年6年研究生毕业于北京邮电大学。正式入职以来，以第一作者身份在ICASSP和Interspeech发表2篇论文，累计发表论文4篇。
论文25：AttentionandMemory-AugmentedNetworksforDual-ViewSequentialLearning双视序列学习的注意记忆增强网络作者：YongHe，ChengWang，NanLi，ZhenyuZengNO.2百度KDD2020中，百度发表论文数9，占比2.6%
摘要：滴滴出行是基于“互联网+”模式,在共享经济背景下的一次创新,作为一种新生经济业态,企业存在着较多的问题。基于企业的优势、劣势、机会和威胁分析,发现滴滴出行作为共享经济的典型代表,具有广阔的市场前景。但
摘要：近来，打车软件发展势头强劲，引起了移动互联网业与城市交通业的双重关注。本文试图从传播学的角度来探讨热门打车软件滴滴打车，运用使用与满足理论来解释滴滴打车受热捧的原因，并探讨持续补贴后的造血方式。关键词：滴滴打车；使用与满足；微信支
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正一、绪论1.研究背景。滴滴出行是国内网约车平台的龙头,但其因侵害乘客权益的恶件饱受争议,2018年相继两起滴滴顺风车遇害事件,引起了群众信任危机,在相关报道和声明中,可以看出滴滴出行内部治理存在问题,内部治理是实现公司价值增值与持续发展的重要因素。
本文以滴滴出行为研究对象，从品牌定位、品牌形象及营销手段三个方面对其品牌传播现状进行分析，并设计滴滴出行品牌传播效果调查问卷，收集数据，根据数据对滴滴出行的品牌传播效果进行问题分析，并依据问题提出改进策略，为网约车行业在发展过程...
当前中国正处于社会转型时期，社会中利益与矛盾的也频繁发生，因此社会安全事件便成为了中国社会中不容忽视的一部分。本文所理解的社会安全事件是指对社会和国家稳定与发展有一定影响的，涉及经济方面、政治方面
他拥有16项专利发明并发表过40多篇有关安全和互联网技术的学术论文。03研究案例我们来说说滴滴的六大技术研究案例，分别是ETA，运力调度，供需预测，拼车，智能分单，热力图。
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2019年7月加入滴滴，任滴滴研究员，从事滴滴语音前端信号处理中增强、分离领域的前沿技术的探索。2019年6年研究生毕业于北京邮电大学。正式入职以来，以第一作者身份在ICASSP和Interspeech发表2篇论文，累计发表论文4篇。
论文25：AttentionandMemory-AugmentedNetworksforDual-ViewSequentialLearning双视序列学习的注意记忆增强网络作者：YongHe，ChengWang，NanLi，ZhenyuZengNO.2百度KDD2020中，百度发表论文数9，占比2.6%
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