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题名基于无人机三维网络分析的城中村社区低空配送研究
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作者
张纯
梁凯轩
陈梦珂
潘天鹭
吴文坤
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机构
北京交通大学建筑与艺术学院
美国宾夕法尼亚大学韦茨曼设计学院
鹏城实验室网络智能部
广东白云学院建筑工程学院
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出处
《西部人居环境学刊》
北大核心
2025年第3期41-48,共8页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51778039)
国家自然科学基金项目(62203239)。
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文摘
无人机在城市空间中广泛应用于地理测绘、空域物流等领域,对提升城市生活品质具有重要意义。研究其三维路径可优化配送效率与应用场景。目前,针对城市复杂地区无人机配送路径与服务区的研究较少。本研究以深圳城中村为例,采用三维网络分析法,结合无人机倾斜摄影、实景建模及ArcGIS Pro平台网络分析模型,探究低空经济下无人机的三维网络分析与服务分区技术。首先,利用无人机倾斜摄影构建实景三维模型,识别城市形态要素,建立可分析模型。其次,基于城市形态要素生成避让路线,分析最短、最优三维路径。最后,结合社区社会经济属性,确定合理飞行距离与时间,精确评估服务覆盖范围与需求。本研究为无人机路径规划及低空经济发展提供技术支持与借鉴。
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关键词
无人机
低空经济
三维网络分析
路径规划
城中村
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Keywords
UAV
low altitude economy
3D network analysis
urban village
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
F252
[经济管理—国民经济]
TU984
[建筑科学—城市规划与设计]
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题名鹏程·盘古:大规模自回归中文预训练语言模型及应用
被引量：6
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作者
曾炜
苏腾
王晖
田永鸿
高文
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机构
鹏城实验室
北京大学
华为技术有限公司
鹏城实验室网络智能部开源所
鹏城实验室网络智能部
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出处
《中兴通讯技术》
2022年第2期33-43,共11页
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基金
广东省重点领域研发计划“新一代人工智能”重大专项(2021B0101400002)。
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文摘
在鹏城云脑Ⅱ上训练了全球首个拥有全开源2000亿参数的自回归中文预训练语言大模型——鹏程·盘古。鹏程·盘古模型基于1.1 TB高质量中文训练数据,采用全场景人工智能计算框架MindSpore自动并行技术实现了五维并行训练策略,从而可将训练任务高效扩展到4096个处理器上。对比实验表明,在少样本或零样本情况下,鹏程·盘古模型在多个中文自然语言理解或生成任务上都具有较优的性能。在此基础上,鹏程·盘古模型在大模型压缩、提示微调学习、多任务学习以及持续学习等方面也取得了很好的应用效果。
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关键词
大规模预训练语言模型
鹏城云脑Ⅱ
大规模分布式训练
中文理解与生成
提示微调学习
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Keywords
large-scale pre-trained language models
Pengcheng cloud brainⅡ
large-scale distributed training
Chinese language under⁃standing and generation
tip fine-tuning learning
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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