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Transformer le transport urbain : le transport intelligent dans les villes intelligentes
Transformer le transport urbain : le transport intelligent dans les villes intelligentes
City Global travaille sur le concept de villes intelligentes pour construire des espaces urbains durables et habitables. Au cœur de cette transformation se trouve la poursuite d’une vision d’un système de transport fluide et efficace qui répond simultanément aux besoins des citoyens et minimise l’impact environnemental. Le transport intelligent fait partie intégrante des villes intelligentes, révolutionnant le transport urbain grâce à des technologies avancées et des solutions basées sur les données. Cet article propose une exploration approfondie du domaine du transport intelligent, analysant ses avantages, ses technologies clés et son impact transformateur sur l'écosystème urbain.
Le besoin de transports intelligents dans les villes intelligentes
L'urbanisation rapide que connaît le monde a exercé une pression énorme sur les systèmes de transport. Des défis importants sont apparus, notamment les embouteillages, la pollution de l’air, l’insuffisance des infrastructures et l’inefficacité des réseaux de transports publics. Le transport intelligent vise à résoudre ces problèmes en promouvant des solutions de mobilité durables et intelligentes qui améliorent l'accessibilité, réduisent les temps de trajet et améliorent la qualité de vie globale.
Composants clés du transport intelligent
Système de gestion intelligente du trafic : les systèmes de transport intelligents utilisent des données en temps réel et des analyses avancées pour optimiser le flux de circulation, surveiller les embouteillages et ajuster dynamiquement la synchronisation des signaux afin de minimiser les retards et d'améliorer l'efficacité du trafic.
Transports publics intelligents : les systèmes de transports publics intelligents intègrent des technologies telles que le suivi en temps réel, la billetterie intelligente et l'analyse prédictive pour améliorer la commodité, la fiabilité et l'expérience de trajet.
Services de mobilité partagée : les plateformes de covoiturage, les programmes de partage de vélos et les services de covoiturage ont facilité la transition vers une culture de mobilité partagée, améliorant la connectivité urbaine tout en réduisant les embouteillages et les émissions de carbone.
Le transport intelligent envisage un avenir dans lequel les véhicules électriques et autonomes joueront un rôle important. L’émergence des véhicules électriques réduit la pollution de l’environnement, tandis que les véhicules autonomes réduisent les accidents de la route en optimisant les itinéraires et en offrant des transports plus sûrs et plus efficaces.
Avantages du transport intelligent
Amélioration de l'efficacité : les systèmes de transport intelligents utilisent des données en temps réel pour optimiser la circulation, réduisant ainsi les embouteillages et le temps de trajet. Cette efficacité apporte des avantages économiques et des améliorations de productivité.
Durabilité et impact environnemental : le transport intelligent contribue de manière significative à réduire les émissions de gaz à effet de serre, la pollution atmosphérique et l'empreinte carbone en favorisant l'utilisation de véhicules électriques, les services de mobilité partagés et en réduisant les embouteillages.
Sécurité améliorée : les technologies avancées telles que la gestion intelligente du trafic, les communications de véhicule à véhicule et les systèmes d'aide à la conduite améliorent la sécurité routière et réduisent les accidents et les décès.
Le transport intelligent intègre différents modes de déplacement pour offrir aux utilisateurs une expérience de service de voyage fluide et diversifiée. Les navetteurs peuvent facilement basculer entre les transports publics, les services de mobilité partagée et les véhicules privés, réduisant ainsi leur dépendance aux voitures privées.
Prise de décision basée sur les données : les systèmes de transport intelligents génèrent de grandes quantités de données, qui peuvent être analysées pour obtenir des informations précieuses sur les modèles de trafic, optimiser les itinéraires, planifier le développement des infrastructures et ainsi prendre des décisions éclairées.
Technologie habilitante
Internet des objets (IoT) : les appareils, les capteurs et la connectivité IoT permettent la collecte de données en temps réel sur les véhicules, les infrastructures et les navetteurs, permettant une prise de décision intelligente et une gestion efficace des réseaux de transport.
Intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique (ML) : les algorithmes d'IA et de ML analysent les données pour dériver des modèles, prédire le flux de circulation, optimiser les itinéraires et rendre les voitures autonomes plus sûres et plus efficaces.
Big Data Analytics : les technologies d'analyse avancées traitent de grandes quantités de données pour fournir des informations précieuses pour la planification des transports, la gestion du trafic et le développement des infrastructures.
Connexion et communication : les réseaux sans fil à haut débit et les systèmes de communication de véhicule à véhicule (V2V) et de véhicule à infrastructure (V2I) permettent le partage d'informations en temps réel, garantissant une gestion efficace du trafic et une plus grande sécurité.
Conclusion
Le transport intelligent est un catalyseur important du transport urbain durable et efficace, dans le contexte plus large des villes intelligentes. En intégrant des technologies avancées, des solutions basées sur les données et une infrastructure intelligente, les villes peuvent parvenir à une connectivité transparente, réduire les embouteillages, renforcer la sécurité et améliorer la qualité de vie de leurs habitants. À mesure que les villes continuent d’évoluer et d’adopter des modèles de villes intelligentes, les transports intelligents joueront un rôle clé dans la modification de notre façon de voyager et dans la promotion d’écosystèmes urbains durables, équitables et pérennes.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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