为了加快实验速度开发人员将模型上传到 并使用该服务的 。这使他们能够运行模型超过十万次并为不同的输入参数积累大量数据集。利用这些数据他们训练了一种算法该算法现在可以可靠地预测任何场景的输出值并将其链接到云中的模型。为了方便用户使用在线模型开发人员基于它创建了一个特殊的应用程序。看看它是如何工作的如果您对模型的实际应用有疑问可以联系开发团队。 博士回答网络研讨会上提出的问题 该模型能否考虑到罕见但不受欢迎的事件的后果例如患者过。
敏性休克交通事故等？ 您可以将此类事件添加到模型中但不会直接考虑它们的影响。然而这种情况在公交车站本身的规划中就已经预见到了提前规划好急诊室和额外空间因此很容易将难缠的病人或急救车辆排除在一般人流之外。 参数取值范围是如何确定的？ 疫苗接种站并不新鲜。因此类似站点的历史数据被用作与人口调查程 电话号码列表 序登记疫苗接种和疫苗接种相关的参数值。开发人员还考虑了与预期值可能存在的偏差模型中的这些指标可以进行调整以轻松适应新数据。
代理车在模型中如何选择进入哪条车道？这个选择是随机的还是基于找到最短队列？能否使用启发式算法获得更可靠的结果？ 汽车排在最短的队列中。如果载有多名乘客的车辆在系统中随机分布这一点很重要。 但是用户可以更改此算法。如果您选择 和 选项模型将根据 单人 和 多人 车道的平均排队长度自动调整多乘客车辆的可用车道数最后一个小时。此外如果的并行服务俄语。并行服务一名或两名乘客的汽车允许您同时服务多辆不超过两人的汽车。