空间众包

空间众包中协同感知任务分配

Recital 众包平台用户在众包模式下完成的转录数据的整合。

这份文件包含了丰富的MySQL资源，适用于魔众众包平台系统v1.3.0，为您提供了全面的数据库支持。

童咏昕老师在CCF会议上的“面向共享出行的时空众包计算”PPT展示了如何利用时空众包技术优化共享出行服务。这一技术通过整合时间和地点信息，实现了更高效的出行方式，为城市交通提供了创新解决方案。

亚利桑那州立大学 (ASU) 研发的多尺度地理加权回归分析软件，支持多尺度地理加权回归分析以及传统的地理加权回归分析。

提供丰富的MySQL资源，适用于魔众连载漫画系统v1.8.0的安装和优化。

《欧洲众源地理信息手册》是由多位专家合编，专注于众源地理信息分析的权威著作。众源数据指由公众参与收集、分享和分析的数据，在互联网普及和移动设备广泛使用的背景下，越来越受欢迎。众源地理信息系统（GIS）利用公众信息创建、更新或补充地理空间数据，众包是实现众源数据收集的重要方法。众源数据在大数据时代成为重要组成部分，为地图制作、环境监测、城市规划、灾害响应、交通管理等领域提供了全新的数据获取方式。尽管其即时性和广泛性带来丰富、及时和低成本的信息来源，但数据质量管理仍是关键问题。书籍介绍了众源数据的理论基础，讨论了社会层面的众源数据收集和分析实施，探讨了相关的技术、方法和应用，以及如何增强现有GIS系统的功能。

RaiseDreams最新众筹系统是专为商业设计的旗舰级平台，提供完整的解决方案，协助企业和组织发起和管理众筹项目。授权商业版包含完整功能，确保用户顺利运营成功的众筹平台。文档资料是理解和有效利用RaiseDreams众筹系统的基础，包括重要的授权合同和详细的使用说明。

R语言的raster包是一款强大的工具，专门用于处理地理空间数据，尤其是栅格数据的分析和建模。该包支持读取、写入、操作、分析和模型构建等功能，同时还能处理非常大的文件，确保了在大数据环境下的高效性。此外，它还提供了一些向量数据操作，如交集计算，使得在栅格和矢量数据之间进行转换和交互变得简单。 raster包依赖于sp包（版本大于等于1.2-0）和R语言（版本大于等于3.0.0），并建议安装rgdal（大于等于0.9-1）、rgeos（大于等于0.3-8）等扩展包，以增强其空间数据处理能力。此外，该包还链接到Rcpp，利用C++11标准来提高性能。raster包还与rasterVis、MASS、sf、testthat等包有交互，以实现更丰富的可视化和统计分析。包的主要功能包括： 读写数据：支持多种栅格数据格式，如GRASS ASCII、ASCII Grid、HDF5、NetCDF、GDAL兼容的任何格式等。 数据操作：提供了基本和高级的函数，如addLayer用于叠加栅格，adjacent用于查找相邻像素，aggregate用于数据聚合，alignExtent用于对齐栅格的范围等。 数据分析：支持统计分析、空间插值、趋势分析、空间自相关性测试等。 模型构建：可以创建空间模型，如景观生态学中的斑块分析、气候模型的模拟等。 处理大型文件：通过内存管理和分块技术，即使处理大型数据集也能保持高效。 向量操作：虽然主要处理栅格数据，但也有一定的向量数据支持，如几何对象的交集计算。 可视化：可以配合rasterVis包进行高质的栅格数据可视化，如颜色梯度图、热力图等。为了更好地学习和使用raster包，用户可以参考官方手册和教程。该包遵循GPL（>= 3）许可，如果有任何问题或发现bug，可以通过提交报告。开发者团队由多位专家组成，包括Robert J. Hijmans（创建者和主要作者）、Jacob van Etten、Michael Sumner等，并在CRAN上发布和维护。最新版本为3.1-5，发布日期为2020年4月18日。 raster包是R语言中处理地理空间栅格数据的基石，无论是数据预处理、分析，还是模型构建，都是不可或缺的工具。

通过传感器网络研究开放式办公空间中员工空间使用和交流行为。