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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
ID：3234
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-13 10:58:41 Hits：1948
Oral Presentation
Start Time：2024-05-19 10:35（Asia/Shanghai）
Duration：10min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
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。
Keywords
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
Speaker
王少华
研究员 中国科学院空天信息创新研究院Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
Registration deadline
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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
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