北大法宝:各地数字经济政策数据(2003-2024年)

参考《地理研究》中李研(2024)的做法,根据12个数字经济发展的关键词。爬取了北大法宝各城市颁布的数字经济政策文本,包括地方规范性文件、地方工作文件、地方性法规和行政许可批复,该数据可用于衡量各城市的数字经济政策水平

一、数据介绍

数据名称:北大法宝 | 地方数字经济政策数据

数据范围:数字经济文件法规

样本数量:9297条

数据年份:2003-2024.10

数据来源:北大法宝

网数据说明:含12个关键词的政策数据、内容摘要

二、整理说明

  • 从北大法宝爬取标题含有数字经济、数字化、大数据、云计算、人工智能、5G、区块链、物联网、智慧交通、智慧能源、智慧医疗、智慧农业的地方文件法规
  • 将文件法规、相关说明整理为面板数据
  • 将类似组织申报、绩效考核、认定基地、名单通知、公示等的政策剔除
  • 保留数字经济政策、内容摘要及相关数据

三、指标说明

部分数据截图

数字经济政策数据-excel版

数字经济政策数据-stata版

  

【下载→

方式一(推荐):主页个人 简介
经管数据库-优快云博客

方式二:数据下载地址汇总-优快云博客

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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