Google Maps 走向维基(Wiki)之路

谷歌现已允许美国、澳大利亚和新西兰的用户直接编辑Google地图,包括更正错误信息及添加新地标。这一举措有望显著提升地图的准确性与详尽程度。

Google 现在允许美国,澳大利亚和新西兰三国的用户通过自行编辑 Google 地图改善地图的准确度。如果你附近地图上的一个饭店已经关门或搬迁,你可以在 Google 地图上纠正这个错误。你还可以自己添加新地名。以前 Google 也允许你自己编辑地图,但这次,Google 会接受这些编辑结果并让其他人受益。Google 地图将会变得异常详细。现在还不清楚 Google 将如何防止这一功能的滥用。

Wikipedia 催生新一代百科知识编辑一样,Google 地图也将创造新一代地图师,我们每个人都会成为地图编纂者。

 

本来国际来源:http://www.techcrunch.com/2008/03/18/google-maps-wiki-style/,由35公里翻译并发布在 COMSHARP CMS 官方站的行业新闻。

 
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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