3、日本清酒与巴西政治抗议:社交媒体与旅游应用的洞察

日本清酒与巴西政治抗议:社交媒体与旅游应用的洞察

在当今数字化时代,社交媒体和移动应用在社会和旅游领域发挥着重要作用。本文将探讨两个不同但有趣的主题:巴西政治抗议在推特上的呈现以及日本为促进乡村旅游而开发的清酒选择支持应用。

巴西政治抗议:推特数据的分析

2014 年巴西有争议的总统选举引发了街头的抗议活动,这些活动在推特上得到了广泛的反映。研究人员使用了朴素贝叶斯和支持向量机这两种监督学习算法来分析这些抗议活动。

  • 数据分类与处理
    • 事件被分为两个数据集,3 月 13 日的数据与支持政府的抗议活动相关,3 月 15 日的数据则与反对政府的抗议活动相关。
    • 这两个数据集都由两种算法进行了全面分类,并在合适的时候将分析数量的分布进行了分组。
  • 用户活动分析
    • 3 月 13 日 :用户的行为与推文按类别呈现出相似的模式,下午更为活跃。用户 eduardo 和 Br45il No Corrupt 的活动最为频繁,在下午 5 点、7 点和 9 点出现了相似的活动高峰。下午 5 点的事件与抗议政府活动中艺术家的参与有关,7 点相关公告减少,9 点又再次增加。
    • 3 月 15 日 :用户活动与按类别划分的每小时行为并不完全匹配,全天有多个高峰。主要高峰包括早上 6 点 eduardo 呼吁人们参与反对抗议的推特活动;下午 2 点用户 Rafael soares 发起推特活
单向拓扑结构下异构车辆编队的分布式模型预测控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“单向拓扑结构下异构车辆编队的分布式模型预测控制”展开,介绍了基于Matlab的代码实现方法。研究聚焦于多智能体系统中的车辆编队控制问题,针对异构车辆(即动力学特性不同的车辆)在单向通信拓扑下的协同控制挑战,采用分布式模型预测控制(DMPC)策略实现编队稳定性跟踪性能。该方法通过构建局部优化问题,结合邻居节点的状态信息进行协同决策,有效降低集中式控制的计算负担,并提升系统的可扩展性鲁棒性。文中还可能涉及避障、通信延迟、动态环境等实际因素的建模仿真验证。; 适合人群:具备自动控制、车辆工程或机器人相关背景,熟悉Matlab编程,有一定优化算法和多智能体系统基础的研究生及科研人员;尤其适合从事智能交通、自动驾驶编队控制方向的研究者。; 使用场景及目标:① 实现异构车辆在单向通信条件下的稳定编队控制;② 学习并应用分布式模型预测控制(DMPC)解决多智能体协同问题;③ 借助Matlab代码开展算法仿真、性能对比科研复现工作。; 阅读建议:建议结合控制理论基础知识(如MPC、优化算法、图论)进行深入理解,重点关注系统建模、代价函数设计、约束处理及分布式求解流程。可通过修改车辆参数、拓扑结构或加入噪声干扰等方式进行拓展实验,以加深对算法性能局限性的认识。
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