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帝国理工刘教授-大数据驱动下的纽约市出租车运营优化研究|收获一作论文与导师推荐信!

帝国理工刘教授-大数据驱动下的纽约市出租车运营优化研究|收获一作论文与导师推荐信!

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科研主题:帝国理工刘教授——
大数据驱动下的纽约市出租车运营优化研究


纽约市,作为全球最繁忙的都市之一,其出租车服务在城市交通系统中扮演着至关重要的角色。随着城市化进程的加速和交通需求的日益增长,出租车运营面临着种种挑战,如交通拥堵、运营效率低下、能源消耗和环境污染等问题。在这种背景下,如何优化出租车运营,提高服务效率,减少能源消耗和环境影响,成为了一个重要的研究课题。

近年来,大数据技术的发展为解决这些问题提供了新的思路和工具。纽约市的出租车系统产生了大量的数据,包括车辆位置、行驶路线、乘客上下车地点、行程时间等。这些数据的分析和应用可以帮助更好地理解城市交通模式,预测交通需求,优化车辆调度和路线规划,从而提高出租车运营的效率和效益。 


然而,大数据驱动下的出租车运营优化也面临着诸多挑战。如何准确处理和分析海量的交通数据、如何基于数据分析结果制定有效的运营策略、以及如何平衡运营效率和成本等问题,都需要深入研究。


本研究旨在探讨大数据驱动下的纽约市出租车运营优化策略,通过分析出租车运营数据,提出提高运营效率、减少能源消耗和环境影响的解决方案。本次科研将结合当前技术前沿以及学生的相关经历和需求,展开1v1科研指导服务。此外,学生也可以定制其他专业的科研课题。


特邀

导师



指南者留学特邀导师:刘教授

帝国理工商学院Assistant Professor

Management Science等多个顶级期刊审稿人

研究领域:Business Analytics, Operations Management, Managerial Statistics, Corporate Finance, Supply Chain Management


我们的优势


我们的名校科研

其他机构科研

教授1v1指导

10-20人班课

提供更个性化的科研教学指导

学生不容易得到个人化的关注

独立一作论文

共同一作论文

让学生全面地参与研究项目,从而获得更多的学术成就和独立思考的能力

导致学生的贡献被稀释,不容易凸显个人能力

教授直接指导论文

教授不指导论文

直接从资深专家那里获取知识和经验,有利于论文的高质量完成

缺乏专业指导,导致论文质量不高

Research论文

Review论文

强调实际研究和数据收集,更容易在学术界得到认可

更侧重于理论分析而非数据研究,不容易得到学术认可

100%有推荐信

不全都有推荐信

确保学生在留学申请时有强有力的推荐支持

缺乏推荐信会影响将来的留学申请

EDU邮箱推荐信

私人邮箱推荐

使用教育邮箱发送的推荐信更具权威性

缺乏权威性,不容易被接受

教授进群随时直接联系

只能在班课会议上沟通

便于实时解答疑问和及时获取反馈

缺乏及时和个性化的反馈

华人教授汉语指导

英文授课听不懂

使用汉语讲授专业知识内容更容易消化理解

用英文讲授高深的专业知识内容会形成语言障碍影响学习的质量



你将收获

国际会议论文发表


名校推荐信


全方位助力留学申请


适合人群

留学申请:计划申请商业分析/数学科学/交通运输等相关专业的同学


提升背景:希望增加深度学术研究经历,提升独立研究能力的同学


锻炼技能:想要掌握人工智能领域知识,包括python、机器学习、论文撰写等技能的同学


具体安排

Week 1
Find the Topic
  • 1V1 office hour

  • Find the topic
Week 2
Machine 
Learning
Algorithms I
  • Supervised Learning and Unsupervised Learning
  • Categorical Variable and Continuous Variable
  • Linear Models
Week 3
Machine 
Learning 
Algorithms II
  • Multicollinearity
  • Entropy
  • Decision Tree
Week 4
Machine 
Learning 
Algorithms III
  • Advanced Tree Based Models
  • Neural Network
  • Unstructured Data
Week 5
Data 
Analysis
  • 1V1 office hour

  • Try to analyze the data
Week 6-8
Implementation of 
Machine 
Learning
Algorithms
  • 1V1 office hour

  • Apply machine learning algorithms to make predictions.
Week
9-12
Paper
Writing
  • Discussion & Paper Writing
  • Submit Paper   



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