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中国哪里的地铁最拥挤

可即使这样,在北上广生活的人依然少不了对地铁的抱怨,其中谈及最多的问题便是拥挤——对很多人而言,每次挤地铁的过程,都像是一场硬仗。更何况,还都是败仗居多。...那么,当越来越多的二线甚至三线城市迎接来了自己的地铁,中国哪里的地铁是最拥挤的呢?...作者:赵鹿鸣,设计师:赵鹏路 来源:网易数读(ID:datablog163) 01 最拥挤的地铁线,都在上班路上 谈到拥挤的地铁线路,很多人都在电视上看过北京天通苑站的挤地铁盛况,但是天通苑所在的五号线并不是北京最拥挤的线路...尽管广州地铁3号线的拥挤程度可以名列全国第一,不过北京、上海的热门线路与它的差距其实并不大。...因此,节假日成为地铁变得最为拥挤的理由。 为了缓解节假日带来的运营压力,地铁管理部门通常采取延长运营时间、控制流量等措施。因为在这一场景下,巨大的客流量带来的并非只是拥挤,而是实在的安全隐患。

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拥挤场景中的稳健帧间旋转估计

Crowded Scenes 作者:Fabien Delattre,David Dirnfeld,Phat Nguyen,Stephen Scarano 编辑:点云PCL 摘要 本文提出了一种从手持单目视频中估计拥挤...这代表了拥挤场景的一个强大的新性能点,对于计算机视觉而言,这是一个重要的设置。...来自我们BUSS数据集的拥挤场景的一帧。红色矢量显示与获胜的旋转估计R∗兼容的光流,表示摄像机的旋转。灰色矢量显示不能纯粹由R∗解释的光流。右图。三个轴显示3D旋转空间。...实验 我们引入了BUsy Street Scenes(BUSS),这是一个具有挑战性的数据集,包含从手持移动电话(OPPO A5 2020智能手机,后置摄像头)拍摄的视频序列,位于拥挤的城市街道上,并配有同步的惯性测量单元...此外,我们提出了一个具有挑战性的新数据集BUSS,包含了在拥挤的现实场景中拍摄的17个视频序列。

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数据告诉你,中国哪里的地铁最拥挤

可即使这样,在北上广生活的人依然少不了对地铁的抱怨,其中谈及最多的问题便是拥挤——对很多人而言,每次挤地铁的过程,都像是一场硬仗。更何况,还都是败仗居多。...那么,当越来越多的二线甚至三线城市迎接来了自己的地铁,中国哪里的地铁是最拥挤的呢?...最拥挤的地铁线,都在上班路上 谈到拥挤的地铁线路,很多人都在电视上看过北京天通苑站的挤地铁盛况,但是天通苑所在的五号线并不是北京最拥挤的线路。...尽管广州地铁3号线的拥挤程度可以名列全国第一,不过北京、上海的热门线路与它的差距其实并不大。...因此,节假日成为地铁变得最为拥挤的理由。 为了缓解节假日带来的运营压力,地铁管理部门通常采取延长运营时间、控制流量等措施。因为在这一场景下,巨大的客流量带来的并非只是拥挤,而是实在的安全隐患。

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​如何应对拥挤不堪的在家办公4-执行

结尾:从应对拥挤不堪的在家办公到专注于每一个当下 聊到此处,关于《如何应对拥挤不堪的在家办公》这个系列的文章我一共写了 4 篇:+ 如何应对拥挤不堪的在家办公 1-精要+ 如何应对拥挤不堪的在家办公 2...-探索+ 如何应对拥挤不堪的在家办公 3-排除+ 如何应对拥挤不堪的在家办公 4-执行 这个系列原本的出发点是解决我自己本身的挣扎,从二月初开始我就和团队一起进入到正式复工的状态,整个二月都是在家办公,...但是随着写作过程中的各种思考,实践,总结,再调整这样一个反复的过程,我逐渐开始意识到,也许导致拥挤不堪的真正原因并不是疫情期间的在家办公。...现在的工作越来越复杂,生活中的各种琐事也无穷无尽,对于要应对这一切的你我来说,不论在家办公,还是去办公室办公,拥挤不堪都是我们最直接的感受。只是现在在疫情期间,这种感觉被进一步放大了而已。...如果拥挤不堪是不论在家办公还是在办公室办公的常态,我们就需要有一份地图能够指引我们更有效的应对这些场景。

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基于拥挤距离与变异支配的多目标PSO算法

NSPSO算法概述与实现 基于非支配排序的多目标PSO算法 基于非支配排序的多目标PSO算法MATLAB实现 PSO算法 MATLAB粒子群优化算法实现(PSO) 个体拥挤距离 在同一层Fk中需要进行选择性排序...,按照个体拥挤距离(crowding distance)大小排序。...个体拥挤距离是Fk上与i相邻的个体i+1和i-1之间的距离,其计算步骤为: ①对同层的个体距离初始化,令L[i]d=0(表示任意个体i的拥挤距离)。...④对于排序中间的个体,求拥挤距离: ? (其中:L[i+1]m为第i+1个体的第m目标函数值fmax,fmin分别为集合中第m目标函数的最大和最小值。)...⑤对于不同的目标函数,重复②到④的步骤,得到个体i的拥挤距离L[i]d,有限选择拥挤距离较大的个体,可以是计算结果在目标空间均匀地分布,维持群体的多样性。 伪代码 ?

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除了AIGC和大模型,2023年这个赛道也很拥挤

AIGC、大模型和文娱是“拥挤赛道” 今年前9个月,人工智能领域中共有88例投融资事件,如果按照主营业务的方向来划分,主要集中在下面的22个细分方向中,其中发生投融资事件最多的方向是AIGC,也就是生成式人工智能...2023年前9个月AI领域获融资公司所在城市与业务发展方向的统计,来源:数据猿根据公开信息整理 从上表中的分布来看,AIGC是比较拥挤的方向,也是投融资最多的方向,大部分城市都有AIGC的公司,这可能是受到了...2023年前9个月AI领域每月的投融资事件数量,来源:数据猿根据公开信息整理 同样的,如果按照月份的维度和人工智能业务方向维度进行拆分,如下表所示,依然可以看到拥挤的方向:AIGC、AI大模型、AI绘画和...这里面文娱行业是最拥挤的方向,但并不意味着其他行业竞争力就小,或许只是文娱行业的落地场景更简单、更直接、更容易。

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