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文檔簡介

1、出場景下實時情報和態(tài)建設實時情報對出的影響監(jiān)督情報的動化破局之路多模態(tài)學習持續(xù)提升效果出場景下地圖態(tài)建設探索實時情報對出的影響事件類型臨時管制施工封路交通事故擁堵事件對出行的影響被動取消被動繞路交通安全出行時間實時情報建設的挑戰(zhàn)鮮度從天級到分鐘級方式從人工到自動化95%準確度是紅線實時情報對出的影響監(jiān)督情報的動化破局之路多模態(tài)學習持續(xù)提升效果出場景下地圖態(tài)建設探索遍布全國的司機和乘客是情報員戶的簡潔和策略的復雜兩次點擊真的有問題么 真實位置在哪里巧婦難為之炊上 報 事 件時間（上報時間）地點（上報地點）過程（用戶軌跡）送駕段規(guī)劃路徑實走路徑無效規(guī)劃有效規(guī)劃超時規(guī)劃補充規(guī)劃偏航段開區(qū)間閉區(qū)間偏航

2、段Link序列繞路距離上游Ratio當前Ratio下游Ratio上報到 偏航段 的距離偏航段上報接駕段正反模式解監(jiān)督啟動問題偏航段Link序列繞路距離上游Ratio當前Ratio下游Ratio上報數(shù)量偏航率向 量 化異常定位策略根據(jù)熵增益確 定最佳切分點timelinkReport time如何保障95%準確率異 常 度UV: 33, 27, 22, 19, 29, 12, 20, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1利用熵增益找到找到最大的熵增益點，作為最佳切分點Abnormal_ratio= !#$(&()!#$*+,-(.!#$&(./思考：為何不按

3、正反向量算異常度？開通策略封閉和開通策略要對偶結(jié)業(yè)務和場景是策略的基石Data DrivenVSDataInform實時情報對出的影響監(jiān)督情報的動化破局之路多模態(tài)學習持續(xù)提升效果出場景下地圖態(tài)建設探索從監(jiān)督到監(jiān)督學習樣本庫建設是監(jiān)督學習的基石正樣本通過在線系統(tǒng)積累負樣本人工質(zhì)檢：非常少邊界標注：代價高策略選擇負樣本避免擬合自己和正樣本同分布特征程怎么搞VS機器如何轉(zhuǎn)換成深度學習問題？時空數(shù)據(jù)的彩表示法根據(jù)熵 增益確 定最佳 切分點timelinkReport time時空數(shù)據(jù)的折線表示法時空數(shù)據(jù)的散點表示法多模態(tài)學習訓練智能PA如何避免陷認知陷阱正樣本來自策略本身負樣本是策略選取的他之可以攻實時情報對出的影響監(jiān)督情報的動化破局之路多模態(tài)學習

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