DeepMob: Learning Deep Models from Big and Heterogeneous Data for Next-generation Urban Emergency Management
DeepMob: Learning Deep Models from Big and Heterogeneous Data for Next-generation Urban Emergency Management
DeepMob：从大异构数据中学习深度模型以实现下一代城市应急管理
批准号：
17H01784
负责人：
Song Xuan
金额：
$7.9万
依托单位：
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2017
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2017-04-01 至 2020-03-31
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会议论文
Mobile phone GPS data in urban bicycle-sharing: Layout optimization and emissions reduction analysis
手机GPS数据在城市共享单车中的布局优化与减排分析
手机GPS数据在城市共享单车中的布局优化与减排分析
DOI：
10.1016/j.apenergy.2019.03.119
发表时间：
2019-05
期刊：
Applied Energy
影响因子：
11.2
作者：
[Zhang Haoran, Song Xuan, Long Yin, Xia Tianqi, Fang Kai, Zheng Jianqin, Huang Dou, Shibasaki Ryosuke, Liang Yongtu]
通讯作者：
Liang Yongtu
IPUC Laboratory
IPUC实验室
IPUC实验室
DOI：
--
发表时间：
期刊：
影响因子：
--
作者：
[]
通讯作者：
Next-Generation of Urban Emergency Management: When human mobility prediction meets Big Data
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批准号：26730113
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项目类别：Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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资助金额：$2.41万
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财政年份：2014
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负责人：Song Xuan
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依托单位：