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针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问 题，以总行驶距离、车辆使用数最小化，以及平均客 户满意度最大化为目标，构建基于可信性测度理论 的多目标模糊机会约束模型。改进了交叉算子，在 引入局部优化算法及擂台法则的基础上设计了适合 求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法，运行一 次程序可以得到两个或多个 Pareto 非支配解，决策 者可以根据最少车辆数及满意度最大化做出抉择。

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在此背景之下,本文首先介绍了相关任务的概念,并按照功能的不同对相关任务的类型进行划分后再对它们的特点进行逐一描述。然后,本文按照数据处理模式和任务关系建模过程的不同将当前的主流算法划分为两大类:结构化多任务学习算法和深度多任务学习算法。

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深度学习取得成功的一大关键因素是网络上海 量可用的数据．当前，在工程应用及生物神经领域存 在有指数增长的海量复杂数据，以文字、图片、视频、 音频、基金数据等不同模态呈现出来，具有绝然不同 的数据分布．这对神经网络模型的训练复杂度、参数 选取、结构设计、时间复杂度等方面的平衡都带来了 新的挑战．因此，如何充分利用大数据来设计更具有 特征表达能力的神经网络模型，还值得进一步研究．

初次登录出现信息补充的提示：需要补充的信息包括自己的手机号码，邮箱，并且提示修改密码，可以随时更改，下次登陆时可以使用手机号 有一个新生报名注意事项的模块：包括两天报名时间（写上具体的报名时间）该做的事项如：体检（体检车在学校的某个地方），核酸检测（在学校的体育馆），进学校时佩戴口罩，测温，出示健康码，出示48小时核酸报告，去宿舍登录报到，交相关材料到哪个地方（如检测录取通知书，交户口页材料等），关注班级群。这个关注班级群只是提醒他们，让他们进入班级群，然后他们会在群里发一些消息 留言框形式就OK报道率和缴费率就是在报名两天报到的人数和缴费的人数与总人数之比 基本信息认证：包括籍贯，民族，姓名，性别，家庭住址，政治面貌，在学校的学院，所在校区，学号，班级，专业，宿舍地址等，对某些信息还可以进行修改，如家庭住址。 财务信息认证：主要是对收费的明细进行说明，包括住宿费，体检费，军训，学分缴费，以及某些代收费用，要有所不同，不同学院费用不同，可以在小程序里进行缴费，并且可以选择缴费全部或部分。

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