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最近拜读了滴滴2018年在KDD发表的一篇论文《Large-ScaleOrderDispatchinOn-DemandRide-HailingPlatforms:ALearningandPlanningApproach》。意犹未尽，假如让我来设计这样一个调度系统该如何做呢？司乘匹配一般来说，分为两步完成，第一步是为乘客找到合适的司机，第二步是将订单指派给系统认为最优的司机。那怎么样的...
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。
滴滴的研究成果主要集中在滴滴出行APP上和自动驾驶上面，下面我分别介绍下。4.1滴滴出行APP中的AI技术当前在我们平时最常用的滴滴出行APP上就有大量的AI技术。也正是这些AI技术保证了滴滴地图数据的准确性和时效性。使我们用户能够顺畅…
文章须知文章作者：门畅徐哲刘春阳等责任编辑：鲸鱼陈立婷审核编辑：阿春微信编辑：玖蓁本文转载自公众号滴滴科技合作（ID：didioutreach）原文链接：WWW2020论文解读|滴滴：在线司机调度系统的实践研…
1人赞同了该回答.谢邀.发表论文的渠道有三种：.一、作者直接杂志社投稿（可上知网查询社内电话，投递邮箱）.二、通过代理发表（不需要作者自己找刊物，代理会推荐合适的期刊，省时省力。.）.三、通过淘宝天猫商家发表（方便，快捷，费用可能会...
最近，滴滴AI实验室在KDD2018上发表论文《Large-ScaleOrderDispatchinOn-DemandRide-HailingPlatforms:ALearningandPlanningApproach》，KDD是大数据挖掘方向的顶级会议，滴滴详细介绍了如何利用人工智能方法，优化匹配乘客与司机的订单，达到
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
从传播学角度看“滴滴打车”的兴起与发展(2)现在O2O行业发展中，移动支付环节走得很快。.自微信5.0版本推出微信支付以来，这一功能受到外界密切关注。.在微信开放的各类接口中，企业对微信支付接口期待已久。.因为接入微信支付后，用户在购买物品时...
滴滴现场还进一步讲解了如何运用深度强化学习联合优化派单和车辆调度。通过有效利用了深度学习中的嵌入层和注意力机制，可以把派单和调度进一步整合，打开更大的优化空间。这一模型也于去年12月首次在NeurIPS大会上发表。四篇论文入选AAAI2019新
最近拜读了滴滴2018年在KDD发表的一篇论文《Large-ScaleOrderDispatchinOn-DemandRide-HailingPlatforms:ALearningandPlanningApproach》。意犹未尽，假如让我来设计这样一个调度系统该如何做呢？司乘匹配一般来说，分为两步完成，第一步是为乘客找到合适的司机，第二步是将订单指派给系统认为最优的司机。那怎么样的...
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。
滴滴的研究成果主要集中在滴滴出行APP上和自动驾驶上面，下面我分别介绍下。4.1滴滴出行APP中的AI技术当前在我们平时最常用的滴滴出行APP上就有大量的AI技术。也正是这些AI技术保证了滴滴地图数据的准确性和时效性。使我们用户能够顺畅…
文章须知文章作者：门畅徐哲刘春阳等责任编辑：鲸鱼陈立婷审核编辑：阿春微信编辑：玖蓁本文转载自公众号滴滴科技合作（ID：didioutreach）原文链接：WWW2020论文解读|滴滴：在线司机调度系统的实践研…
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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
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滴滴现场还进一步讲解了如何运用深度强化学习联合优化派单和车辆调度。通过有效利用了深度学习中的嵌入层和注意力机制，可以把派单和调度进一步整合，打开更大的优化空间。这一模型也于去年12月首次在NeurIPS大会上发表。四篇论文入选AAAI2019新
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