目录 页码 摘要 1.引言 1 2.信息提供系统的现状 2 2.1引言 2 2.2公共交通中的信息提供 2 2.2.1静态信息系统 2 2.2.2实时信息系统 3 2.2.3法国的可视图文 3 2.2.4其他国家的可视图文 4 2.2.5未来趋势 4 2.3私人交通的信息提供 5 2.3.1驾驶员路线引导系统5 2.3.2 无线电数据系统 (RDS) 6 2.3.3 其他系统 6 2.4 综合信息提供系统 7 2.5 EC DRIVE 7 2.6 其他信息系统 8 3. 出行计划系统 8 3.1 对出行计划系统的需求 9 3.2 出行计划系统的潜在影响 10 3.2.1 对旅行者的益处 10 3.2.2 对运营商的益处 11 3.2.3 对交通管理部门的益处 11 3.2.4 出行计划系统的可能缺点 11 3.3 出行计划系统的可行性 12 3.3.1 信息的可用性和供应 12 3.3.2 技术 13 3.4 出行计划系统的功能 13 3.5 信息传播方式 13 3.6 出行计划系统结构 14 4. 结论 14 5. 参考文献16
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3 天前 — USAG 安斯巴赫。USAG 班贝格。USAG 达姆施塔特。USAG 凯泽斯劳滕。USAG 海德堡。USAG 曼海姆。IMCOM-EUROPE。USAG SCHINNEN。USAG 布鲁塞尔。
A. 数据集中的出租车行程次数 B. 个人出租车行程的行程距离 C. 个人出租车行程的票价 D. 个人出租车行程的行程 ID 答案:B 说明:标签是您要预测的列。已识别的特征是您提供给模型以预测标签的输入。示例:提供的数据集包含以下列: vendor_id:出租车供应商的 ID 是一个特征。rate_code:出租车行程的费率类型是一个特征。passage_count:行程中的乘客人数是一个特征。trip_time_in_secs:行程所用的时间。您想在行程完成之前预测行程的票价。那时,您不知道行程需要多长时间。因此,行程时间不是特征,您将从模型中排除此列。trip_distance:行程距离是一个特征。payment_type:付款方式(现金或信用卡)是一个特征。fare_amount:支付的出租车总费用是标签。参考:https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/tutorials/predict-prices 问题 2 您使用自动化机器学习用户界面 (UI) 构建机器学习模型。您需要确保模型符合 Microsoft 负责任 AI 透明度原则。你应该怎么做?