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纸质地图因其通用性和全局性特点在地理环境的认知过程中具有重要意义，经过增强现实技术融合将会在信息载负量和可视化维度等方面实现突破。文中简述无标识纸质地图增强现实系统的技术原理，提出一种纸质地 图无标识
在预测出租车目的地时，传统的马尔科夫预测方法仅仅依赖于前面2到3个GPS点，对于那种具有很长依赖关系的轨迹并不适用。为了解决这种长期依赖关系，采用循环神经网络（RNN）进行出租车目的地预测，因为RNN
Web 2.0或社交媒体作为互联网营销的一种数字手段,在格式化旅游目的地的在线形象方面越来越重要。 该研究从印尼当地两个地方当局的官方Instagram帐户中收集了印度尼西亚两个目的地(西苏门答腊和亚
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