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wish跨境電商的選品類目的實(shí)施例多運(yùn)營商核心網(wǎng)絡(luò)中CN運(yùn)營商的選擇方法，包括以下步驟：獲取用戶終端的簽約信息；根據(jù)所述用戶終端的簽約信息，從多個(gè)CN運(yùn)營商中選擇一個(gè)目標(biāo)CN運(yùn)營商為所述用戶終端提供服務(wù)。的實(shí)施例還MOCN網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)控制設(shè)備，用于實(shí)現(xiàn)多運(yùn)營商核心網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)CN運(yùn)營商的選擇方法。通過使用的實(shí)施例，根據(jù)用戶終端的信息進(jìn)行目標(biāo)CN運(yùn)營商的選擇，從而確保多運(yùn)營商核心網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)側(cè)控制設(shè)備分發(fā)給所有運(yùn)營商之間的業(yè)務(wù)是均衡的。wish跨境電商的選品類目基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的景區(qū)人群行為分析方法，包括步驟構(gòu)建人群密度分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人群熱度圖估計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述人群密度分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用一個(gè)CNN將人群密度分為低密度、中密度和高密度3類，所述人群熱度圖估計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為三列，每個(gè)不同人群密度類別被送到相應(yīng)的人群熱度圖估計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的列中進(jìn)行訓(xùn)練；結(jié)合顏色相似性和DBSCAN聚類算法對(duì)采集到的熱度圖中的人群區(qū)域進(jìn)行分割；計(jì)算所述人群區(qū)域的相似度；根據(jù)所述相似度分析人群行為。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明能有效地評(píng)估景區(qū)的人群行為，以便于及時(shí)指揮調(diào)度，疏散景區(qū)中的游客。

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