深圳地铁APP伴您行,妥妥的

深圳地铁推出了官方手机应用,提供GPS定位、线路票价查询、时刻表等服务,为乘客提供全面的出行信息。


App市场日益繁荣,各类手机应用纷至沓来。目前, APP store与Google play上的手机应用数量都已突破100万,其中,相同类别的APP有许多款,很多应用功能差别不大。


平时我们用的地铁APP一般有8684地铁,中国地铁,地铁通等,近日,又一款同质类地铁APP上线,首个由深圳地铁开发制作的手机A PP应用软件正式上线,苹果IOS和安卓用户均可下载使用这款APP。其主要功能包括G PS定位、线路票价信息查询、指定车站相关信息、精确时刻表和地铁聊聊、失物招领、安全小知识、票务政策、信息分享、反馈与建议等十一大板块。


创益德发现,通过这个名为“深圳地铁”的手机应用,不仅可以查询到深圳每条地铁线的站名、站点,还能了解每个站点的最早发车时间和最晚发班时间,贴心的失物招领等功能,随时发布失物招领的信息,万一丢了东西,可以通过这个板块及时与深圳地铁取得联系。同时,它还是一个信息分享的平台,可以参与和介入到乘客的整个出行过程,并根据乘客在不同时间、地点的需求提供不同的信息服务。其中乘客可以查询选定车站的列车时刻表,即乘客选定某个车站后可显示最近一小时内(读取手机内置时间为当前时间)上下行列车进站的时刻表。


不管是在深圳长期居住的朋友,还是远道而来出差旅游的朋友,如果需要坐地铁出行,下载一个深圳地铁制作的A PP应用,深圳的地铁怎么坐?票价是多少?哪个出站口出去?这些问题都不再是问题。就让深圳地铁伴您行。

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档是一份关于基于多种卡尔曼滤波方法(如KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF)进状态估计与数据融合研究的技术资料,重点介绍了这些滤波算法在非线性系统状态估计中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。内容涵盖算法原理、仿真建模、性能对比及实际应用场景,如目标跟踪、无人机导航、机器人定位等,突出数据融合过程中对噪声处理、状态预测与更新机制的优化。同时文档还列举了大量相关科研方向技术服务内容,展示其在智能优化、信号处理、路径规划、电力系统等多个领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础控制系统理论知识的高校研究生、科研人员及从事自动化、电子信息、航空航天等相关领域工作的工程师;尤其适合正在开展状态估计、传感器融合或滤波算法研究的专业人士。; 使用场景及目标:①学习掌握经典与现代卡尔曼滤波算法的基本原理与实现方式;②进状态估计类课题研究或项目开发时作为算法选型与代码参考;③用于教学演示、课程设计或科研论文复现实验,提升算法实现与仿真分析能力。; 阅读建议:建议读者结合Matlab环境边运代码边理解算法流程,重点关注不同滤波器在处理非线性、非高斯问题上的差异;同时可参考文中提供的其他研究案例拓展应用思路,建议按章节顺序系统学习,并利用所提供的网盘资源获取完整代码模型文件以辅助实践。
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