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ZhengWang(DidiChuxing);KunFu(DidiChuxing);JiepingYe(DidiChuxing)昨天，我们重点对滴滴KDD2018Poster论文《LearningtoEstimatetheTravelTime》进行了介绍，本文则是对滴滴KDD2018Oral论文《Large‑ScaleOrderDispatchinOn‑DemandRide‑HailingPlatforms:ALearningandPlanningApproach》的详细解读。
ZhengWang(DidiChuxing);KunFu(DidiChuxing);JiepingYe(DidiChuxing)本文是对滴滴KDD2018Oral论文《Large‑ScaleOrderDispatchinOn‑DemandRide‑HailingPlatforms:ALearningandPlanningApproach》的详细解读。
专栏新增系列：论文分享系列，旨在分享最新前沿和经典论文。由于该系列作者不都是知乎用户，因此有些文章可能不会发到该专栏（或者发布一个文章链接），但是都会发布到公众号上。欢迎关注公众号：算法人生论文名…
2019年伊始，滴滴收获在人工智能领域的最新成果：四篇论文被人工智能顶级学术会议AAAI2019收录。.论文内容涉及深度学习、生成对抗网络、神经网络等技术方向。.此外，滴滴将在大会上通过Tutorial介绍深度强化学习在交通领域的技术深耕和最新进展。.AAAI会议...
滴滴KDD2018论文详解：基于强化学习技术的智能派单模型.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(预估到达时间...
参与论文2篇：KnowledgeTransferinMulti-TaskDeepReinforcementLearningforContinuousControlZhiyuanXu(SyracuseUniversity)·KunWu(SyracuseUniversity)·ZhengpingChe(DiDiAILabs,DidiChuxing)·JianTang(DiDiAILabs,DiDiChuxing
今年滴滴共有两篇入选Interspeech。本文介绍了滴滴AILabs被大会接收的一篇论文“基于多模态对齐的语音情感识别LearningAlignmentforMultimodalEmotionRecognitionfromSpeech”。
ZhengWang(DidiChuxing);KunFu(DidiChuxing);JiepingYe(DidiChuxing)昨天，我们重点对滴滴KDD2018Poster论文《LearningtoEstimatetheTravelTime》进行了介绍，本文则是对滴滴KDD2018Oral论文《Large‑ScaleOrderDispatchinOn‑DemandRide‑HailingPlatforms:ALearningandPlanningApproach》的详细解读。
整体结构如图1.1所示。第一章为绪论部分。主要阐述滴滴出行的品牌传播策略研究的研究背景及研究意义，并对此篇论文的结构框架进行梳理阐述，总结论文中所用到的研究方法、相关理论的文献综述，包括品牌、品牌定位、品牌形象等。
KDD2018：滴滴提出WDR模型显著提升ETA预测精度.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...
ZhengWang(DidiChuxing);KunFu(DidiChuxing);JiepingYe(DidiChuxing)昨天，我们重点对滴滴KDD2018Poster论文《LearningtoEstimatetheTravelTime》进行了介绍，本文则是对滴滴KDD2018Oral论文《Large‑ScaleOrderDispatchinOn‑DemandRide‑HailingPlatforms:ALearningandPlanningApproach》的详细解读。
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2019年伊始，滴滴收获在人工智能领域的最新成果：四篇论文被人工智能顶级学术会议AAAI2019收录。.论文内容涉及深度学习、生成对抗网络、神经网络等技术方向。.此外，滴滴将在大会上通过Tutorial介绍深度强化学习在交通领域的技术深耕和最新进展。.AAAI会议...
滴滴KDD2018论文详解：基于强化学习技术的智能派单模型.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(预估到达时间...
参与论文2篇：KnowledgeTransferinMulti-TaskDeepReinforcementLearningforContinuousControlZhiyuanXu(SyracuseUniversity)·KunWu(SyracuseUniversity)·ZhengpingChe(DiDiAILabs,DidiChuxing)·JianTang(DiDiAILabs,DiDiChuxing
今年滴滴共有两篇入选Interspeech。本文介绍了滴滴AILabs被大会接收的一篇论文“基于多模态对齐的语音情感识别LearningAlignmentforMultimodalEmotionRecognitionfromSpeech”。
ZhengWang(DidiChuxing);KunFu(DidiChuxing);JiepingYe(DidiChuxing)昨天，我们重点对滴滴KDD2018Poster论文《LearningtoEstimatetheTravelTime》进行了介绍，本文则是对滴滴KDD2018Oral论文《Large‑ScaleOrderDispatchinOn‑DemandRide‑HailingPlatforms:ALearningandPlanningApproach》的详细解读。
整体结构如图1.1所示。第一章为绪论部分。主要阐述滴滴出行的品牌传播策略研究的研究背景及研究意义，并对此篇论文的结构框架进行梳理阐述，总结论文中所用到的研究方法、相关理论的文献综述，包括品牌、品牌定位、品牌形象等。
KDD2018：滴滴提出WDR模型显著提升ETA预测精度.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...
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