پروژه های آماده هوش مصنوعی

موضوع این پروژه آماده، تحلیل عوامل موثر بر دوچرخه اشتراکی در سان فرانسیسکو در پایتون می باشد. تحلیل عوامل مؤثر بر دوچرخه‌اشتراکی در سان‌فرانسیسکو چکیده سیستم‌های دوچرخه‌اشتراکی به عنوان یک بخش فزاینده‌ی حمل‌ونقل پایدار شهری، یک جایگزین دوست‌دار محیط زیست برای سفرهای مسافت کوتاه محسوب می‌شوند. این پروژه با هدف شناسایی و تحلیل عوامل کلیدی که بر تقاضای دوچرخه‌اشتراکی در سان‌فرانسیسکو تأثیر می‌گذارند، با استفاده از مجموعه داده‌های سیستم Bay Wheels انجام شده است. بر اساس چارچوب جامعی که توسط Eren و Uz (2020) ایجاد شده، این مطالعه تأثیر الگوهای فصلی، یکپارچگی با حمل‌ونقل عمومی، ایمنی و شرایط آب‌وهوا را بر الگوهای استفاده بررسی می‌کند. با بررسی داده‌های سفر به همراه داده‌های شبیه‌سازی شده آب‌وهوا و جرم و جنایت، ما به دنبال درک پویایی‌های استفاده از دوچرخه در شهری با آب‌وهوای معتدل و تعهد به پایداری هستیم. این تحلیل با استفاده از آمار توصیفی، تحلیل همبستگی و مدل‌سازی پیش‌بینی، بینش‌های عملی ارائه می‌دهد. یافته‌های کلیدی نشان‌دهنده همبستگی قوی بین استفاده از دوچرخه و ایستگاه‌های حمل‌ونقل عمومی در ساعات اوج ترافیک، تأثیر قابل توجه شرایط جوی و روش‌شناسی است که می‌تواند برای یک مجموعه داده کامل سالانه برای تحلیل فصلی قوی‌تر به کار گرفته شود. این گزارش شرح مفصلی از روش‌شناسی، یافته‌ها و پیامدهای آن‌ها برای برنامه‌ریزان شهری و اپراتورهای سیستم دوچرخه‌اشتراکی ارائه می‌دهد. فهرست مطالب ۱٫ مقدمه ۲٫ مرور ادبیات ۲٫۱٫ خلاصه Eren و Uz (2020) 2.2. تحلیل انتقادی و نظرات شخصی ۳٫ داده‌ها و روش‌شناسی ۳٫۱٫ منابع داده ۳٫۲٫ پیش‌پردازش داده‌ها ۳٫۳٫ روش‌های تحلیلی ۴٫ تحلیل و یافته‌ها ۴٫۱٫ تحلیل فصلی بودن ۴٫۲٫ تحلیل حمل‌ونقل عمومی ۴٫۳٫ تحلیل ایمنی و نرخ جرم ۴٫۴٫ تأثیر شرایط آب‌وهوا ۴٫۵٫ تحلیل عوامل زمانی (امتیاز اضافی) ۴٫۶٫ مدل‌سازی پیش‌بینی (امتیاز اضافی) ۵٫ بحث ۶٫ نتیجه‌گیری ۷٫ منابع  

موضوع این پروژه آماده، پیاده سازی مقاله طبقه‌بندی مراحل خواب با EEG تک‌کاناله و یادگیری عمیق در پایتون می باشد. جهت دانلود اطلاعات بیشتر بر روی لینک زیر کلیک کنید: