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包含地区、车型、车主星座、赔款、保费等字段的车险历史保单数据，用于建模算法示例。

车联网数据这块儿最近真的挺火的，尤其是对车险行业来说。你知道吗，车联网通过无线通信、大数据、云计算等技术，能从车辆的各类传感器中获取大量数据。这些数据不仅能监控车主的驾驶行为，还能影响车险的定价。比如，基于行驶里程的车险（PAYD）和基于驾驶行为的车险（PHYD）都已经开始逐步使用这些数据了。报告里详细了车联网数据的采集和流程，是数据的预，像行程划分、数据格式调整等环节。研究还讨论了驾驶行为因子的提取，包括里程、时长、速度等特征，这些因素和车险风险的关系挺紧密的，能够保险公司更加精准地评估风险。这份报告里还了如何通过车联网数据来建立风险评估模型，了模型的性能，并提出了接下来的研究方向。，如果你

基于行程和速度特征的车险风险分析 行程里程分析 将行程里程划分为 0-2 公里、2-5 公里、5-10 公里、10-50 公里、50-100 公里和 100 公里以上六个区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。 0-2 公里区间: 区间行程数量占比越高，车险出险频率越低。 2 公里以上区间: 总体呈现出区间行程数量占比越高，车险出险频率越高的趋势，但存在一定波动性。 分析结果表明，2 公里可能是区分风险的一个临界值，但该值并非最优。由于后续建模不采用该因子，故不再进一步探讨更可靠的临界值。 虽然行程里程分析具有一定风险区分能力，但区分度和稳定性不如后续介绍的行程时长分析，

路线熟悉度对车险风险的影响 通过分析车主最常行驶的前十条路线行程数量占比, 探究路线熟悉度与车险风险水平之间的关系。 研究结果表明: 路线熟悉程度与车险风险水平显著相关。 随着熟悉路线行程数量占比的上升, 车险出险频率明显下降, 这与人们的普遍认知一致。 使用前一、前三或前十位熟悉路线计算占比, 均可得出上述结论, 其中前十位熟悉路线行程数量占比对风险的区分能力最强 (如图24所示)。

信息来源网络资源：奔驰官方网站、新浪视频奔驰广告、设计资讯、汽车设计、北京骏源骏达汽车销售有限公司参考文献。汽车造型设计王惠军著国防工业出版社。

在JavaWeb开发中，利用Servlet连接MySQL数据库实现了购物车功能。这个项目通过Servlet技术，实现了用户添加、删除购物车商品的操作，同时保证了数据的持久性存储。购物车功能在电子商务网站开发中具有重要意义，能够提升用户体验并促进销售。

超市智能购物车系统的亮点在于它用的是微软老牌的SQL Server 2000数据库，稳定性和兼容性都还不错。虽然听起来有点年代感，但对于学习和搭建简单项目，完全够用。系统操作起来也蛮顺手的，功能不复杂，上手快，适合想要快速实践的你。 系统的整体思路是基于传统JavaWeb架构，结合服务端的数据和前端页面交互，购物车的增删改查都做得比较清晰。如果你是学生或者刚入门 Web 开发，这套代码资源挺适合拿来练手的。 顺手整理了一些相关的项目链接，从PHP到JSP、Matlab、ASP都有，覆盖面挺广： JavaWeb 购物车项目实现：适合 Web 开发初学者 PHP 类操作数据库实现购物车功

添加商品到购物车的逻辑写得还挺清晰的，主要就是先查有没有这件商品，如果有就不用重复加，效率还挺高。 简单说，asp.net 的购物系统这块逻辑就是：用DataTable.Select()查当前商品proid有没有加过，再决定要不要新增。核心代码也不长： public void Add(int proid) { DataTable dt = GetCartData(); DataRow[] drs = dt.Select("ClothesId=" + proid.ToString()); if (drs.Length > 0) { // 商品已存在 } else {

最优传输理论与计算系列讲座是关于最优传输理论及其计算方法的一系列学术讲座。