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J-GLOBAL ID：201902228177669930   整理番号：19A2321602

AI深さ学習に基づく旅行経路計画研究【JST・京大機械翻訳】

著者 (2件)： Jiang Ziang (上海理工大学医療器械学院) ,  Lai Hongbo (上海理工大学管理学院)
資料名： Dianzi Shangwu  (Dianzi Shangwu)
号： 8  ページ： 12-14  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3869A  ISSN： 1009-6108  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 2008年IBM社は「知恵地球」の概念を提出して以来、人工知能は次第に世界的な注目の焦点になった。本論文では、現在、ユーザの個性化観光、景点とルート計画などの問題について、知能時代の背景において、クラウドコンピューティング、大データ及び深さ学習などに基づいて、深さ学習と旅行計画と融合する新たなモデルを提案し、「知能計画」の新しい内包を定義し、観光業の発展を推進した。均質化現象の発生を弱める。本研究では、現今の観光業と人工知能の発展状況を比較し、この新型モデルに対して、利害分析及び操作方式と関連法則の討論を行い、実際の操作方法を紹介し、人工知能技術が観光業で運用する重要な地位を確立した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 観光 ,  運転モード ,  人工知能 ,  *経路探索 ,  *旅行 ,  地球 ,  均質化
準シソーラス用語： クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 観光,レクリエーション  (RD04030J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： AI ,  学習 ,  旅行 ,  経路計画 ,  研究