滴滴出行行程报销单详细记录了一名员工在2024年11月20日至2024年12月4日期间的13笔打车费用。这些行程主要发生在中国宁波市，涉及的车型包括快车和滴滴特快。报销单上详细列出了每次行程的日期、时间、起点、终点、里程、金额和备注信息。总费用为643.03元。行程覆盖了不同的工作日，上车时间从下午到凌晨不等。 员工姓名、工号、部门以及申请日期为2024-12-12也被记录在报销单上，同时提供了行程人的手机号码。行程起止日期显示了报销单所涉及的具体时间范围。行程起点和终点的描述表明，员工在这段时间内可能频繁往返于酒店、购物地点和工作地点。 具体行程信息显示，员工的行程包括但不限于象山县的象山滨海大道亚朵酒店、英普特购物区、德力西电气总店、丽湾路与众乐路交叉口、象山隔离点、星巴克、栎社国际机场等地。这些地点可能表明了员工在宁波市的商务活动范围和工作地点。 从车型来看，员工使用了快车和滴滴特快，这可能反映了行程的紧急程度或者员工对出行舒适度的需求。行程单中还特别标注了特惠快车服务，这可能是一种经济型选择，以适应预算控制的需要。 在每笔行程中，里程数和金额都有清晰记录，这些信息对于公司进行精确的财务报销非常有帮助。金额都是以元为单位，有助于财务部门的核对和处理。备注栏则可能用于标注行程的特殊情况或需要关注的额外信息。 报销单上的页码显示了文档的分页信息，表明了行程单内容可能跨越两页。这种详细的报销单能够帮助公司管理层更清晰地追踪员工的出行情况，以及确保报销流程的透明性和合规性。 在报销流程中，准确识别文本信息至关重要。由于OCR扫描技术的限制，可能会有字词识别不准确或遗漏的情况。理解上下文和逻辑关系有助于纠正这些潜在的错误，确保报销单的准确性和完整性。 这份滴滴出行行程报销单是记录员工在一定时间内的出行情况及费用的详细文件。它不仅包括了行程的具体细节，还提供了用于报销的必要财务信息。这种详细的记录对于企业财务管理和员工费用报销都是非常重要的工具。通过对行程单内容的分析，能够更深入理解员工的工作行程模式，以及出行方式的选择和费用情况。

基于出行链的电动汽车负荷预测模型：考虑时空特性与多种场景的日负荷曲线预测,电动汽车预测一：基于出行链的电动汽车负荷预测模型 1、基于四种出行链，模拟电动汽车负荷预测模型，预测居民区、工作区以及商业区日负荷曲线 2、可以根据情况进行修改为出租车以及公交车 3、考虑电动汽车时间和空间特性 4、可以根据实际研究情况，修改参数，例如考虑温度和速度的每公里耗电量、考虑交通因素的实际出行时长等等 ,电动汽车负荷预测模型; 出行链模拟; 时间和空间特性; 耗电量参数; 交通因素。,基于多维度因素的电动汽车出行链负荷预测模型研究

2025电赛基于航空大数据的航班延误预测与航线优化系统_航班数据采集_航班延误分析_航线规划_航空公司运营优化_旅客出行建议_实时航班监控_历史数据分析_机器学习预测模型_深度学习算法_大数据.zip 航空运输业作为全球交通系统的重要组成部分，近年来在大数据技术的推动下，已经实现了从传统运营方式向智能运营方式的转变。在此过程中，航班延误预测与航线优化系统成为了研究热点，它们通过分析历史数据与实时数据，不仅为航空公司提供运营优化建议，也为旅客提供了更合理的出行方案。 该系统的核心在于通过大数据技术进行航班数据的采集与处理。数据来源包括但不限于飞行器通讯寻址与报告系统(ACARS)、飞机通信寻址与报告系统(ADS-B)、飞行管理系统(FMS)和多种在线数据服务。这些数据被整理并录入到中心数据库中，为后续的数据分析提供原始素材。 在航班延误分析方面，系统通常会利用历史数据分析和机器学习预测模型来识别导致延误的常见原因，如天气条件、技术故障、空中交通控制和机场容量等。通过应用深度学习算法，系统能够学习并识别出数据中的复杂模式，并提高预测的准确性。这些模型可进行实时监控和历史数据分析，以此来判断某次航班延误的可能性，并给出预测结果。 航线规划是该系统的重要组成部分，它涉及到根据历史数据和当前航班状态对航线进行优化。系统会综合考虑飞行效率、成本、乘客满意度等因素，通过优化算法对航线进行调整，以减少航班延误，提高航班正点率和整体运营效率。 航空公司运营优化是系统的目标之一。通过对航班延误的深入分析，航空公司能够制定出更加合理的航班计划和应对策略，减少因延误造成的损失，提高服务质量。同时，实时航班监控功能使得航空公司能够快速响应航班运行中的各种状况，确保航班安全、高效地运行。 对于旅客出行建议而言，系统能够根据航班的实时状态和预测信息，为旅客提供最合适的出行计划。这不仅能够帮助旅客避免不必要的等待和转机，还能够提升他们的出行体验。 整个系统的设计和实施涉及到多种技术手段和方法，其中机器学习和深度学习是核心技术。机器学习模型通过不断地训练和学习，能够对复杂的数据集进行有效的分析和预测。而深度学习算法更是通过模拟人脑神经网络，能够处理和识别数据中的高级特征，为航班延误预测提供更深层次的见解。 最终，航班延误预测与航线优化系统将大数据技术、机器学习和深度学习算法有机结合，为航空业提供了一套全面的解决方案。这不仅有助于提升航空公司的运营效率和服务水平，也能够为旅客提供更加便捷和舒适的出行体验。

【mpvue框架仿滴滴出行微信小程序】 在移动应用开发领域，微信小程序因其轻量级、无需下载安装的特点，已经成为开发者和企业关注的焦点。而mpvue框架，作为一款基于Vue.js构建微信小程序的开发工具，它让小程序的开发变得更加便捷高效。本项目“mpvue框架仿滴滴出行微信小程序”旨在通过mpvue实现对滴滴出行小程序的复刻，以展示mpvue的强大功能和易用性。 我们来了解一下mpvue的核心特点。mpvue是字节跳动团队开源的一款框架，它基于Vue.js，并针对微信小程序进行优化。mpvue的优势在于： 1. **Vue.js语法支持**：mpvue完全遵循Vue.js的开发模式，使得熟悉Vue的开发者能快速上手，减少学习成本。 2. **组件化开发**：mpvue支持组件化开发，可以将复杂的页面拆分成多个可复用的组件，提高代码的可维护性和复用性。 3. **数据绑定与计算**：mpvue沿用了Vue的响应式数据绑定和计算属性，使得状态管理和数据流控制变得简单直观。 4. **生命周期与API适配**：mpvue将Vue的生命周期与微信小程序的生命周期进行了对应，同时提供了对微信小程序API的调用，确保了原生能力的充分利用。 接下来，我们关注“仿滴滴出行微信小程序”这个项目。滴滴出行是一款知名的出行服务应用，其小程序版需要实现的功能可能包括但不限于： 1. **定位服务**：通过微信小程序的地理定位接口，获取用户当前位置，并在地图上显示。 2. **路线规划**：利用地图API，为用户提供起点到终点的导航路线。 3. **叫车服务**：用户可以输入目的地，选择车型，发起叫车请求，系统将匹配附近的司机接单。 4. **订单管理**：用户可以查看历史订单，处理待支付、已完成等不同状态的订单。 5. **支付功能**：集成微信支付API，提供安全快捷的在线支付体验。 6. **用户反馈与评价**：用户可以对行程和服务进行评价，促进服务质量提升。 在mpvue框架下，我们可以按照以下步骤实现这些功能： 1. **初始化项目**：使用mpvue-cli创建新项目，配置项目结构和环境。 2. **设计组件**：根据滴滴出行小程序的需求，划分出如首页、地图页、订单页等组件。 3. **数据交互**：通过mpvue的事件系统和Vuex状态管理库，实现组件间的数据通信。 4. **调用微信小程序API**：集成地图、定位、支付等微信小程序API，完成核心功能的实现。 5. **样式设计**：利用wxss进行样式编写，打造与滴滴出行类似的设计风格。 6. **测试与调试**：使用微信开发者工具进行功能测试和性能优化，确保小程序的稳定运行。 在这个过程中，"www.bgmbk.com.png"可能是用于项目中的图标或者背景图片，而"didi-master"可能是项目源码的目录名，包含该项目的所有源文件和资源。 “mpvue框架仿滴滴出行微信小程序”不仅是一个实际的开发项目，也是一个学习和实践mpvue以及微信小程序开发的优秀案例。通过此项目，开发者可以深入理解如何利用mpvue的特性来构建功能丰富、用户体验良好的微信小程序。

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旅游出行必备商城小程序借助微信开发者工具开发用户前端，使用SSM框架和Java语言开发管理员后台，使用Mysql创建数据表保存本系统产生的数据。系统可以提供信息显示和相应服务，其管理员管理旅游出行必备的商品信息，管理景点，管理门票预订订单和商品购买的订单，管理用户资料和新闻资讯。用户购买旅游出行必备的商品，预订景点的门票，在线支付商品订单和门票预订订单，可以评论并收藏商品，新闻和景点。 总之，旅游出行必备商城小程序可以更加方便用户购买旅游出行必备商品以及预订景点门票，也让旅游景点得到更好的宣传和展示。

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MiVeCC_with_DRL 这是一种多路口车辆合作控制（MiVeCC）方案，可实现3 * 3无信号交叉口中车辆之间的协作。 我们提出了一种结合启发式规则和两阶段深度强化学习的算法。 启发式规则使车辆通过交叉路口而不会发生碰撞。 基于启发式规则，DDPG用于优化车辆的协同控制并提高交通效率。 仿真结果表明，与现有方法相比，所提算法在不发生碰撞的情况下可将多个路口的出行效率提高4.59倍。 一种基于端边云计算的多路口车辆协同控制| 先决条件 Linux 或 macOS Python 3 MATLAB 2017b CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN Python模块 numpy==1.16.2 opencv-contrib-python == 3.4.2.16 opencv-python==4.2.0.32 张量流==1.12.0 matplotlib=

车联网是近年来国内出现的一个新兴产业，涉及的行业也众多，比如车企、自动驾驶研发、网约车运营企业、共享汽车运营企业、智能车载终端生产企业等。此文章主要针对出行领域的运营进行了简单分析，推荐一些运营模式，出行只是引流入口，整个车联最终还是要形成一个生态链闭环。

结合出行链的概念，对电动汽车（EV）一周的出行活动及充电过程进行动态仿真。在此基础上，提出一种基于用户出行需求的EV充电站优化规划模型。该模型考虑充电站布局对EV充电需求空间分布的影响，以EV群体空驶成本最小化为目标进行充电站选址，以充电站的周最大充电负荷确定建设容量，并选取建设成本最小和充电桩利用率最大的规划方案，兼顾运营商和EV用户的利益。以一个典型的城区为例，验证了该规划模型的可行性和有效性。