Jinhua Zhao

MetRoBERTaは、交通機関が顧客のフィードバックを分析してサービスを改善する方法を強化するよ。

ライドハイリングの不平等を解消するために、需要予測と車両配分を改善する。

新しいフレームワークが、離散選択モデルの不確実性を解決して、より良い予測を可能にするよ。

研究によると、道路ネットワークや人口統計が都市の交通手段のシェアにどう影響するかが明らかになった。

この論文は、テクノロジーが都市の交通手段をどう改善できるかを考察してるよ。

時系列データを分析することで、いろんな分野での意思決定がより良くなるんだ。

新しいフレームワークがデータの不確実性に対応して予測を改善する。