【背景】

针对中国人流密集问题，中国互联网巨头百度开发出了一种全新的算法，可通过百度地图提供的数据预测局部区域内未来两小时的人群密集程度，为政府争取更多的时间进行事前的预警和疏散，避免“上海踩踏事件”再次发生。

【新闻】

请看《中国日报》的报道

Chinese search engine giant Baidu has developed a machine-learning algorithm that predicts whether crowds are likely to form at certain locations in two hours, which could be used to prevent stampedes.
中国搜索引擎巨头百度开发出一种机器学习算法，可预测未来两小时内特定区域的人群密集度，这种新算法将用于预防踩踏事件。

【讲解】

machine-learning algorithm是机器学习算法；stampede是踩踏。
百度大数据实验室（Big Data Lab）周二公布的一项研究报告显示，这种新算法利用百度地图研究查询（query）人数和在特定地区使用百度地图的人数。
资料显示，百度地图在地图类服务市场（mapping services market）的占有率超过70%。用户在前往目的地前，往往会提前搜索并进行路线规划（search for an ideal travel route）。
2014年除夕夜（New Year's Eve）上海外滩（Bund）发生踩踏事件，造成36人死亡，从那以后百度一直致力于研究如何预测特定区域的人群聚集度（predict crowds in certain areas）。
他们发现，可以利用百度地图的数据（map data）来确定某个地区的实时（real time）人数，并预测该地区未来30分钟至两小时后的人群聚集度。用户可设定自己的阈值（set threshold），以确定何时警告应触发警报（trigger warnings）。
百度可将预测的人群聚集信息发送给当地旅游部门（tourism sector）、地方政府以及场所运营者（venue operator），进行人群密集监测（monitor crowds）。未来，该功能将可提供给百度地图用户，使用户了解不同地方的人群密度。

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