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基于深度强化学习的城市应急设施配置优化研究进展
编号：3234
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-13 10:58:41 浏览：824次
口头报告
报告开始：2024年05月19日 10:35（Asia/Shanghai）
报告时间：10min
所在会场：[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 [S7-5] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.9、专题7.6（19日上午，303）
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摘要
现有城市设施的空间优化布局配置对城市可持续发展至关重要，城市人口的快速增长和城市设施的改善对空间优化和可持续城市和社区分析研究提出了迫切需求。深度强化学习驱动的地理空间优化问题兼具重要的研究意义和应用价值，本次学术交流分享将介绍面向城市可持续发展的地理空间优化方法，总结深度强化学习在城市应急设施配置优化最新研究进展。
关键词
可持续城市和社区；地理空间优化；时空大数据；深度强化学习；空间分析
报告人
王少华
研究员 中国科学院空天信息创新研究院稿件作者
全部评论
重要日期
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会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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