「GIS视频」2020中国空间智能学术年会录播

在之前的文章《「GISer福利」2020 中国空间智能学术年会线上开、免费看 》 中，好多小伙伴留言表示肠子悔青了，错过了。

问你世间有没有后悔药，没有也有。

为什么说没有？因为线上弹幕提问的机会错过了。

为什么说有？录播来了。

5.8场录播

1 2020 ACM SIGSPATIAL 中国空间智能学术年会开幕式
2 陈锐志 武汉大学 - 高精度室内定位技术及其在疫情接触跟踪中的应用
3 陈能成 武汉大学 - 城市多尺度综合感知技术与进展
4 王毅 深圳大学 - 新型存储计算系统为空间智能带来的新机遇
5 姚琳 大连理工大学 - 轨迹数据发布中的隐私保护
6 鲍捷 京东数科 - 京东城市时空大数据引擎JUST的架构设计和应用实践
7 许彬 香港科技大学 - Towards augmented reality driven human-city interaction
8 袁晓如 北京大学 - To Be or Not to Be, the Challenges of Making Visualization for...
9 高松 美国威斯康辛大学麦迪逊分校 - 新冠疫情下基于美国手机大数据的居民移动性变化研究
10 阚长城 百度慧眼 - 时空大数据助力抗击疫情——百度地图慧眼的实践
11 张大庆 北京大学 - 基于WiFi和4G/5G的非接触无线感知：挑战、理论与应用
12 郭斌 西北工业大学 - 从群体感知到群智计算
13 刘鑫 华为中央研究院服务实验室 - 时空计算使能的自治网络: 以基站流量预测为例
14 丁博麟 阿里巴巴-智能计算实验室 - 差分隐私实际应用的机会：基于差分隐私的数据收集、共享、和分析服务
15 贺彪 深圳大学 - 国土空间格局的大数据分析
16 刘江涛 深圳市规划国土房产信息中心 - 下一代空间可视化系统-探索与展望
17 刘瑜 北京大学 - 关于地理智能的一点思考
18 夏吉喆 深圳大学 - 高密度城市下的新冠肺炎防控：可视化、模拟与决策
19 王静远 北京航天航空大学 - 城市传染病传播建模与新冠疫情预测
20 温翔 滴滴地图与公交事业部 - 滴滴交通大数据助力疫情防控和生产生活恢复

5.9场录播

【S4P5】基于民航客机夜光遥感的HKSW活动影响区初步识别
【S4P4】利用探索性空间分析方法建立城市热点聚集模型
【S4P3】Research on the Division of Functional Zones in Downtown Beijing under the
【S4P2】Application of Multi-agent System in Land Use Decision Making of ...
【S4P1】College Students' portrait technology based on hybrid neural network
【S3P6】高效更新磁盘驻留区间树
【S3P5】基于众源地理空间数据的空间文本相关性分析
【S3P4】Dynamic Shortest Path Queries over Moving Objects on Road Networks
【S3P3】面向三维WebGIS的空间数据加载优化方法研究
【S3P2】Proximity-based Aggregation Method for LBS Human Mobility Data
【S3P1】科学工作流支持的复杂地理计算流程处理
【S2P7】基于手机信令数据的国土空间规划创新应用
【S2P6】A Method of Emergency Prediction Based on Spatiotemporal Context Time Seri
【S2P5】一种基于图神经网络的空间向量编码方法张舒报告视频
【S2P4】多尺度特征融合的农村公路裂缝自动检测
【S2P3】Environment Classification for Global Navigation Satellite Systems Using
【S2P2】Attention U-Net for Road Extraction in Remote Sensing Images
【S2P1】基于深度学习技术的用户兴趣点推荐研究综述
【S1P4】 Research on Vector Road Aided Inertial Navigation by Using ICCP Algorithm
【S1P3】LiDAR-Camera Extrinsic Calibration based on Feature Points with Reflection
【S1P2】A Geometric Consistency Model of Virtual Camera for Vision-based SLAM
【S1P1】 A Deep Learning Method for Complex Human Activity Recognition ...

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一般我们会说先马后看，可据我观察，大多数人，马了不会看。所以，不要以为马了就是自己的知识了，安排出时间好好学习一下。这次报告的题目中有很多切合当下发展的热门话题，不管是对你的论文还是视野都是有帮助的。如果你隔一年再来看，可能就没什么意思了。