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Christos Nikolopoulos Nikolopoulos

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  1. TOOL · CL_223093 ·

    人工智能框架通过实时队列预测增强边境管控

    研究人员开发了一种新颖的多模态人工智能框架，旨在通过实时队列预测和管理来增强边境控制系统。该框架整合了多样化的数据源，利用长短期记忆（LSTM）网络进行准确的队列预测。它进一步采用模型预测控制（MPC）和优化技术，为边境管制官员生成可操作的策略。使用模拟数据进行的评估表明，与传统的ARIMA和基于规则的方法相比，预测误差降低了35%，平均等待时间减少了30%，平均吞吐量增加了近20%。