Wie kann Technologie bessere, grünere Städte unterstützen?
Die Stadtbevölkerung macht mehr als die Hälfte der Weltbevölkerung aus und es wird erwartet, dass die Stadtbevölkerung bis 2050 um weitere 2,5 Milliarden zunehmen wird. Sie sind mit zunehmendem ökologischen, sozialen und finanziellen Druck und Krisen (einschließlich der jüngsten COVID-19-Krise) sowie mit Infrastrukturbedürfnissen und steigenden Anforderungen der Bewohner nach erschwinglichen Dienstleistungen und einer verbesserten Lebensqualität konfrontiert.
Allerdings mangelt es Kommunen und Kommunen oft an gut vorbereiteten, qualitativ hochwertigen und bankfähigen Infrastrukturprojekten. In Schwellenländern auf der ganzen Welt, die für den Großteil der Treibhausgasemissionen verantwortlich sind, weisen sie häufig eine schlechte Infrastrukturverwaltung, Wirtschaftsregulierung und -politik sowie eine eingeschränkte Steuerautonomie und ein schlechtes Finanzmanagement auf.
Die Widerstandsfähigkeit von Städten und Infrastrukturdiensten ist auch für die wirtschaftliche Erholung von der COVID-Pandemie und für die Reaktion auf vergangene und aktuelle Finanzkrisen und Rezessionen von entscheidender Bedeutung. Der haushaltspolitische Spielraum vieler Kommunalverwaltungen schrumpft. Diese Auswirkungen könnten die wirtschaftlichen Möglichkeiten der Stadt einschränken, da die Einnahmen zusammen mit dem steuerlichen Wert von Immobilien sinken.
Gleichzeitig steigen die städtischen Ausgaben aufgrund der Verlangsamung der Wirtschaftstätigkeit und der damit verbundenen Zunahme der Arbeitslosigkeit und sicherheitsnetzbezogener Maßnahmen. Reduzierte Einnahmen und höhere Ausgaben werden viele Städte zu einer umsichtigen Finanzpolitik und erheblichen Anpassungen bei den Investitionsausgaben veranlassen. Außerhalb unserer europäischen und britischen Städte sind ausländische Investitionen zur Finanzierung der Infrastruktur in Schwellenländern zurückgegangen; der laufende Betrieb wurde eingestellt und viele Projekte wurden entweder abgesagt oder verzögert.
Wie können wir bei Wiia in diesem Wirtschaftsklima zur Entwicklung lebenswerter, intelligenter und grüner Städte beitragen? kann Städten dabei helfen, die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen. Wir müssen den Aufschwung umweltfreundlicher gestalten, die Widerstandsfähigkeit der Städte stärken und den wirtschaftlichen Wandel unterstützen. Wir glauben, dass diese drei Prinzipien Kommunalverwaltungen dabei helfen können, wirksame Angebote, Projekte und Ausgaben zu entwickeln, um die kohlenstoffarmen und klimaresistenten Städte unserer Zukunft zu unterstützen:
Prinzip 1: Daten nutzen, um neue Geschäftsmodelle zu schaffen
Städte, egal wie Aufgrund der Komplexität und des Umfangs entsteht ein Ozean an Daten. Die Gewinnung von Erkenntnissen aus all diesen Daten kann Kommunen dabei helfen, auf Notfälle zu reagieren, Ressourcen sinnvoll zu verteilen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Darüber hinaus hilft die Offenlegung von Echtzeitinformationen Einzelpersonen dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, und hilft Unternehmen dabei, neue Einnahmequellen zu erschließen. Je intelligenter Städte werden, desto lebenswerter und reaktionsfähiger werden sie.
Heute können wir nur erkennen, welche Rolle Technologie letztendlich im städtischen Umfeld spielen wird, wie zum Beispiel Echtzeit-Verkehrsdaten-Streaming, der Einsatz von Drohnen und V2V-Verbindungen. Intelligentere Investitionen im Zusammenhang mit Ausgaben und unterstützt durch Daten bedeuten, dass man sich strategisch für die Entwicklung kosteneffizienter Projekte entscheidet, die dazu beitragen, kurzfristige Schwierigkeiten zu bewältigen und gleichzeitig auf langfristige Nachhaltigkeitsziele im Verkehr hinzuarbeiten.
Prinzip 2: Integrieren Sie geschlechtsspezifische Dimensionen
Das Ungleichgewicht zwischen den Geschlechtern, das sich aus aktuellen Mustern und Trends in Mobilität und Transport ergibt, offenbart die in vielen Städten auf der ganzen Welt bestehenden Ungleichheiten, die sich im Wesentlichen auf drei verschiedene Aspekte auswirken: Mangelndes Wissen über Geschlechterfragen, Mangel an Daten und Statistiken zur geschlechtsspezifischen Mobilität, die Notwendigkeit, geschlechtsspezifische Mobilitätsdienste zu planen und die Notwendigkeit, Synergien zwischen Stadt- und Mobilitätsplanung besser zu nutzen.
Lehren aus Erfahrungen in ganz Europa zeigen, dass neben der Notwendigkeit, erhebliche Informationslücken durch verbesserte geschlechtsspezifische Statistiken und Forschung zu schließen, Maßnahmen, die auf lokaler Ebene umgesetzt werden, aufgrund mangelnden Verständnisses für eine mögliche Ausweitung oft Pilotprojekte sind Beim Einsatz von Technologie treten Umsetzungs- und Nachhaltigkeitsprobleme auf.
Prinzip 3: Dekarbonisierung durch integrierte Technologien fördern
Die Dekarbonisierung aller Verkehrsträger bis 2050 ist möglich, aber es besteht jetzt Handlungsbedarf. Kostengünstige Lösungen für den Personen- und Güterverkehr existieren bereits und wurden in großem Maßstab getestet – wobei elektrifizierte Mobilitätslösungen mit großem Erfolg in Fuß-, Rad- und öffentliche Verkehrsmittel geteilt und integriert werden.
Unsere Analyse zeigt, dass nationale und städtische politische und geschäftliche Maßnahmen koordiniert werden müssen, um unnötige Reisen zu vermeiden, auf effizientere Verkehrsmittel umzusteigen und Fahrzeuge und Kraftstoffe zu verbessern. Nur durch die Integration des Modells zur Dekarbonisierung des Verkehrs in das Modell der Energiewende können nationale Richtlinien auf kompakte, vernetzte und saubere Städte ausgerichtet werden.
Zum Beispiel können lokale Behörden Programme und Möglichkeiten zum Einsatz dezentraler erneuerbarer Energien oder zur Verbesserung der Energieeffizienz von Gebäuden unterstützen. Wenn wir eine lebendige, menschliche Stadt schaffen wollen, in der alles genutzt, wiederverwendet und miteinander verbunden wird, ist ein zirkulärer und systemischer Ansatz von entscheidender Bedeutung. Die Isolierung oder Zusammenfassung spezifischer Lösungen – etwa Transport versus Energie – wird nur begrenzte und wahrscheinlich kurzfristige Auswirkungen haben.
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Der erste Pilot- und Schlüsselartikel stellt hauptsächlich mehrere häufig verwendete Koordinatensysteme in der autonomen Fahrtechnologie vor und erläutert, wie die Korrelation und Konvertierung zwischen ihnen abgeschlossen und schließlich ein einheitliches Umgebungsmodell erstellt werden kann. Der Schwerpunkt liegt hier auf dem Verständnis der Umrechnung vom Fahrzeug in den starren Kamerakörper (externe Parameter), der Kamera-in-Bild-Konvertierung (interne Parameter) und der Bild-in-Pixel-Einheitenkonvertierung. Die Konvertierung von 3D in 2D führt zu entsprechenden Verzerrungen, Verschiebungen usw. Wichtige Punkte: Das Fahrzeugkoordinatensystem und das Kamerakörperkoordinatensystem müssen neu geschrieben werden: Das Ebenenkoordinatensystem und das Pixelkoordinatensystem. Schwierigkeit: Sowohl die Entzerrung als auch die Verzerrungsaddition müssen auf der Bildebene kompensiert werden. 2. Einführung Insgesamt gibt es vier visuelle Systeme Koordinatensystem: Pixelebenenkoordinatensystem (u, v), Bildkoordinatensystem (x, y), Kamerakoordinatensystem () und Weltkoordinatensystem (). Es gibt eine Beziehung zwischen jedem Koordinatensystem,

Die Trajektorienvorhersage spielt eine wichtige Rolle beim autonomen Fahren. Unter autonomer Fahrtrajektorienvorhersage versteht man die Vorhersage der zukünftigen Fahrtrajektorie des Fahrzeugs durch die Analyse verschiedener Daten während des Fahrvorgangs. Als Kernmodul des autonomen Fahrens ist die Qualität der Trajektorienvorhersage von entscheidender Bedeutung für die nachgelagerte Planungssteuerung. Die Trajektorienvorhersageaufgabe verfügt über einen umfangreichen Technologie-Stack und erfordert Vertrautheit mit der dynamischen/statischen Wahrnehmung des autonomen Fahrens, hochpräzisen Karten, Fahrspurlinien, Fähigkeiten in der neuronalen Netzwerkarchitektur (CNN&GNN&Transformer) usw. Der Einstieg ist sehr schwierig! Viele Fans hoffen, so schnell wie möglich mit der Flugbahnvorhersage beginnen zu können und Fallstricke zu vermeiden. Heute werde ich eine Bestandsaufnahme einiger häufiger Probleme und einführender Lernmethoden für die Flugbahnvorhersage machen! Einführungsbezogenes Wissen 1. Sind die Vorschaupapiere in Ordnung? A: Schauen Sie sich zuerst die Umfrage an, S

In diesem Artikel wird das Problem der genauen Erkennung von Objekten aus verschiedenen Blickwinkeln (z. B. Perspektive und Vogelperspektive) beim autonomen Fahren untersucht, insbesondere wie die Transformation von Merkmalen aus der Perspektive (PV) in den Raum aus der Vogelperspektive (BEV) effektiv ist implementiert über das Modul Visual Transformation (VT). Bestehende Methoden lassen sich grob in zwei Strategien unterteilen: 2D-zu-3D- und 3D-zu-2D-Konvertierung. 2D-zu-3D-Methoden verbessern dichte 2D-Merkmale durch die Vorhersage von Tiefenwahrscheinlichkeiten, aber die inhärente Unsicherheit von Tiefenvorhersagen, insbesondere in entfernten Regionen, kann zu Ungenauigkeiten führen. Während 3D-zu-2D-Methoden normalerweise 3D-Abfragen verwenden, um 2D-Features abzutasten und die Aufmerksamkeitsgewichte der Korrespondenz zwischen 3D- und 2D-Features über einen Transformer zu lernen, erhöht sich die Rechen- und Bereitstellungszeit.

Einige persönliche Gedanken des Autors Im Bereich des autonomen Fahrens sind mit der Entwicklung BEV-basierter Teilaufgaben/End-to-End-Lösungen hochwertige Multi-View-Trainingsdaten und der entsprechende Aufbau von Simulationsszenen immer wichtiger geworden. Als Reaktion auf die Schwachstellen aktueller Aufgaben kann „hohe Qualität“ in drei Aspekte zerlegt werden: Long-Tail-Szenarien in verschiedenen Dimensionen: z. B. Nahbereichsfahrzeuge in Hindernisdaten und präzise Kurswinkel beim Schneiden von Autos sowie Spurliniendaten . Szenen wie Kurven mit unterschiedlichen Krümmungen oder Rampen/Zusammenführungen/Zusammenführungen, die schwer zu erfassen sind. Diese basieren häufig auf der Sammlung großer Datenmengen und komplexen Data-Mining-Strategien, die kostspielig sind. Echter 3D-Wert – hochkonsistentes Bild: Die aktuelle BEV-Datenerfassung wird häufig durch Fehler bei der Sensorinstallation/-kalibrierung, hochpräzisen Karten und dem Rekonstruktionsalgorithmus selbst beeinträchtigt. das hat mich dazu geführt

Es gibt viele Schatztruhen in der Stadt Mingchao Jinzhou. Der Herausgeber hat die Standorte aller Schatztruhen markiert, um sie einzeln zu finden Weitere Informationen finden Sie in diesem Mingchao-Artikel. Mingchao-Strategiesammlung Schatzkistensammlung der Stadt Mingchao Jinzhou Standort 1: Stadt Jinzhou (1-25) Fünfundzwanzig Schatzkisten, fünf Sprachboxen Standort 2: Stadt Jinzhou (26-41) Fünfzehn Schatzkisten, drei Eine Sprachbox, zwei fliegende Jäger

Plötzlich wurde ein 19 Jahre altes Papier namens GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark mit offenem Quellcode entdeckt: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM Gehen Sie direkt zum Volltext und spüren Sie die Qualität dieser Arbeit~1 Zusammenfassung der SLAM-Technologie hat in letzter Zeit viele Erfolge erzielt und die Aufmerksamkeit vieler High-Tech-Unternehmen auf sich gezogen. Es bleibt jedoch eine Frage, wie eine Schnittstelle zu bestehenden oder neuen Algorithmen hergestellt werden kann, um ein Benchmarking hinsichtlich Geschwindigkeit, Robustheit und Portabilität effizient durchzuführen. In diesem Artikel wird eine neue SLAM-Plattform namens GSLAM vorgeschlagen, die nicht nur Evaluierungsfunktionen bietet, sondern Forschern auch eine nützliche Möglichkeit bietet, schnell ihre eigenen SLAM-Systeme zu entwickeln.

Bitte beachten Sie, dass dieser kantige Mann die Stirn runzelt und über die Identität der „ungebetenen Gäste“ vor ihm nachdenkt. Es stellte sich heraus, dass sie sich in einer gefährlichen Situation befand, und als ihr dies klar wurde, begann sie schnell mit der mentalen Suche nach einer Strategie zur Lösung des Problems. Letztendlich entschloss sie sich, vom Unfallort zu fliehen, dann so schnell wie möglich Hilfe zu suchen und sofort Maßnahmen zu ergreifen. Gleichzeitig dachte die Person auf der Gegenseite das Gleiche wie sie... In „Minecraft“ gab es eine solche Szene, in der alle Charaktere von künstlicher Intelligenz gesteuert wurden. Jeder von ihnen hat eine einzigartige Identität. Das zuvor erwähnte Mädchen ist beispielsweise eine 17-jährige, aber kluge und mutige Kurierin. Sie haben die Fähigkeit, sich zu erinnern und zu denken und in dieser kleinen Stadt in Minecraft wie Menschen zu leben. Was sie antreibt, ist ein brandneues,
