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An End-to-End Smart Predict-then-Optimize Framework for Vehicle Scheduling Problems in Large-Scale Vehicle Crowd Sensing
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种端到端智能预测优化框架，旨在解决车辆众包感知中的车辆分布与目标感知分布偏差问题。该框架通过将优化过程集成到预测中，改进传统方法，减少错误传播的影响。实验证明其在智能交通系统中的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种端到端智能预测优化框架，旨在解决车辆众包感知中的车辆分布与目标感知分布偏差问题。
- 该框架通过将优化过程集成到预测中，改进了传统的两阶段方法，减少了错误传播的影响。
- 实验证明该框架在实际出租车数据集上的应用展示了其在智能交通系统中的显著潜力。
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