


Big data, cloud computing, intelligence artificielle… comment ces nouvelles technologies favorisent les transports intelligents
Avec l'amélioration de l'informatisation sociale, les gens ont mis en avant des exigences plus élevées en matière de transports modernes. Avec l'application généralisée de nouvelles technologies telles que la 5G, le big data et l'intelligence artificielle, les habitudes de déplacement des gens ont également subi des changements bouleversants, entraînant des changements sans précédent dans les habitudes de déplacement des gens.
Les transports modernes se transformeront vers l’intelligence et l’efficacité, principalement grâce à l’application généralisée de la technologie 5G. Par rapport à la 4G, la 5G offre une vitesse de transmission plus rapide, des délais plus courts et une plus grande capacité, apportant une expérience plus pratique aux transports modernes. L'application de la technologie 5G dans l'Internet des véhicules peut réaliser une communication en temps réel et un partage de données entre les véhicules, améliorant ainsi la sécurité et l'efficacité de la conduite. En appliquant les réseaux 5G au trafic urbain, les feux de circulation peuvent être surveillés et répartis en temps réel, améliorant ainsi l'efficacité du trafic et la capacité du réseau routier.
Deuxièmement, grâce à l'application de la technologie du Big Data, nous pouvons fournir un support de données plus complet et plus précis pour l'acquisition d'informations sur les routes urbaines. Grâce à l'analyse et au traitement des mégadonnées, les services de gestion du trafic peuvent obtenir des informations plus complètes sur la circulation et les conditions d'embouteillage, afin de prévoir et de répartir la circulation, améliorant ainsi la fluidité et la sécurité du trafic. Dans le même temps, grâce à l'application de la technologie du Big Data, cela peut aider les entreprises à mieux comprendre les besoins de voyage des utilisateurs, puis à fournir aux utilisateurs des services et des produits de voyage plus précis.
Enfin, utilisez la puissance de la technologie de l’intelligence artificielle pour rendre les transports plus intelligents et plus proches de la nature humaine. Dans la technologie sans conducteur, la technologie de l'intelligence artificielle peut fournir une navigation intelligente, une conduite autonome, un stationnement intelligent et d'autres fonctions pour les voitures, permettant ainsi un contrôle intelligent complet des voitures. Dans le domaine du service client intelligent, la technologie de l'intelligence artificielle peut réaliser une identification intelligente et répondre aux besoins de voyage des utilisateurs, leur fournissant ainsi des services de voyage plus personnalisés et plus attentionnés.
En résumé, l'application de nouvelles technologies telles que la 5G, le big data et l'intelligence artificielle ont apporté de nouveaux changements dans les transports modernes, offrant aux gens une expérience de voyage plus efficace, plus intelligente et plus humaine. Sur cette base, cet article propose un tout nouveau mode de transport avec de larges perspectives d'application, visant à fournir des services de voyage plus pratiques et plus confortables au grand public.
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Les avantages de l'intégration de PHPRESTAPI à la plateforme de cloud computing : évolutivité, fiabilité et élasticité. Étapes : 1. Créez un projet et un compte de service GCP. 2. Installez la bibliothèque GoogleAPIPHP. 3. Initialisez la bibliothèque cliente GCP. 4. Développer les points de terminaison de l'API REST. Bonnes pratiques : utiliser la mise en cache, gérer les erreurs, limiter les taux de requêtes, utiliser HTTPS. Cas pratique : Téléchargez des fichiers sur Google Cloud Storage à l'aide de la bibliothèque client Cloud Storage.

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Dans le traitement du Big Data, l'utilisation d'une base de données en mémoire (telle qu'Aerospike) peut améliorer les performances des applications C++ car elle stocke les données dans la mémoire de l'ordinateur, éliminant ainsi les goulots d'étranglement d'E/S disque et augmentant considérablement les vitesses d'accès aux données. Des cas pratiques montrent que la vitesse de requête lors de l'utilisation d'une base de données en mémoire est plusieurs fois plus rapide que lors de l'utilisation d'une base de données sur disque dur.

Cet article fournit des conseils sur les stratégies de haute disponibilité et de tolérance aux pannes pour les applications de cloud computing Java, y compris les stratégies suivantes : Stratégie de haute disponibilité : équilibrage de charge Mise à l'échelle automatique Déploiement redondant Persistance multirégion Basculement Stratégie de tolérance aux pannes : mécanisme de nouvelle tentative Interruption du circuit Délai d'expiration des opérations idempotentes et Des cas pratiques de gestion des erreurs de rebond démontrent l'application de ces stratégies dans différents scénarios, tels que l'équilibrage de charge et la mise à l'échelle automatique pour faire face aux pics de trafic, le déploiement redondant et le basculement pour améliorer la fiabilité, ainsi que les mécanismes de nouvelle tentative et les opérations idempotentes pour éviter la perte de données.

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