ChatGPT で車と道路のコラボレーションについて話しましょう
ChatGPT は最近流行っていませんが、ChatGPT はアメリカの人工知能研究機関である OpenAI が開発した新しいチャット ロボット モデルです。
人間の言語を学習して理解することで会話を行うことができ、また、文脈に基づいて対話し支援することもできます。チャット 人間は、電子メールを書く、論文を書く、台本を書く、詩を書く、物語を語るなど、さまざまなタスクを実行します。
インテリジェント運転分野のプロフェッショナル プラットフォームである インテリジェント運転の最前線である は、自動運転の理解にも非常に興味を持っています。 、したがって、車両と道路のコラボレーションを使用します。テーマとして、GhatGPT が車両と道路のコラボレーションに関してどのような独自の洞察を持っているかを確認するために、一連の会話を開始しました。
質問内容:自動運転車と道路の連携に関する記事を書いてください技術的な分析や実装の可能性、車に関するこれまでの見解や将来の展望なども含めて執筆してください。道路協力。いいえ。4000 語未満
会話から、GhatGPT の回答には特定の単語数要件があることがわかります。文字数制限があります。次に、次の部分に回答する前に、彼に続けてもらう必要があります。回答プロセス中に、多くのタイプミスがあり、いくつかの文章が流暢ではありませんでした。何度も回答しているうちにダウンタイムが発生し、回答を続けることができなくなりました(私の操作ミスなのか、中国語の回答の限界なのかわかりませんが、ダニエルさんが回答してくれることを願っています)。実験は今後も継続していきます。 。
01 ChatGPT 回答全文
#自動運転車の道路調整システムとは、走行中に車内のセンサーを使用することを指します。運転プロセスと外部の道路環境情報を活用して、車両と道路環境の調整を実現し、より高い運転安全性とより良い運転快適性を実現します。これは、多数のセンサー技術、情報処理技術、人工知能技術、道路インフラ、車両通信技術が含まれる非常に複雑なシステムです。
車両と道路の協調システムの実装には、次の側面が含まれる場合があります:
1. センサー技術: 車両と道路の協調システム道路環境や車両の状態などの情報を収集するには、多数のセンサー技術が必要です。これらのセンサーには、LIDAR、カメラ、超音波センサー、加速度計、ジャイロスコープなどが含まれます。
3. 人工知能技術: 人工知能技術は、車と道路の協調システムの中核技術の 1 つであり、道路環境の分析、車の運転状態の評価に役立ちます。 、最適な運転決定を下します。人工知能技術には、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングなどが含まれます。
4. 道路インフラ: 車路連携システムでは、道路情報や車両情報を収集するために、道路上に大量のインフラを設置する必要があります。このインフラには、道路標識、信号機、道路カメラなどが含まれます。 5. 車両通信技術: 車路連携システムでは、道路環境の調整を実現するために車両間の通信も実現する必要があります。これには、高度道路交通システム (TS)、モバイル通信技術など、多数の車両インターネット技術が必要です。 これまで、車路協調システムの研究は主に技術開発とテストに焦点を当てていましたが、アプリケーション面ではまだ改善の必要があります。技術の未熟さと普遍的な標準の欠如により、車両と道路の協調システムの適用は依然として多くの課題に直面しています。 しかし、技術の継続的な改善により、車両と道路の協調システムの将来の可能性は非常に広がります。今後数年間で、車両と道路の協調システムはさらに広く使用され、高度道路交通システムの中核技術の 1 つになることが予想されます。車と道路の協調システムは、交通渋滞の緩和、道路の安全性の向上、交通事故の発生率の削減に役立ちます。 さらに、車路協調システムは車両の運転効率の向上と燃料消費量の削減も実現します。車路連携システムは、道路状況をリアルタイムに分析し、最適な走行ルートを決定し、渋滞を回避することができます。これにより、車の運転効率が大幅に向上し、車の燃料消費量が削減されます。 さらに、車両と道路のコラボレーション システムは、道路状況をより適切に分析し、交通管理戦略を決定するために、インテリジェント交通システムにデータ サポートを提供することもできます。 つまり、車路連携システムは、将来的に重要な役割を果たし、高度交通システムの発展と人々の移動に大きな利便性をもたらす非常に有望な技術です。 . . しかし、車両と道路の協調システムの実装には、依然として多くの技術的問題と政策上の問題を解決する必要があります。まず、技術の標準化と統一化はまだ改善の必要があります。第二に、車両と道路の協調システムの適用には、法的および保険の問題を解決する必要があります。最後に、車両と道路の連携システムの適用では、情報漏洩や悪用を避けるためにデータのセキュリティとプライバシーを確保する必要もあります。 技術的な問題に加えて、社会的な問題も解決する必要があります。たとえば、自動運転車が従来のドライバーにもたらす脅威に対処しながら道路状況の安全を確保する方法や、自動運転車の道路使用権の合理的な配分を確保する方法などです。 したがって、車路連携システムを実現する前に、技術的問題、社会的問題、政策的課題を積極的に検討し、解決する必要があります。今後も車と道路の連携システムは技術的にも社会的にも進化し、人々の移動や生活にさらなる利便性をもたらしていくでしょう。 つまり、車路連携システムは、その実現により高度交通システムと人々の移動にさらなる利便性と安全性をもたらす、幅広い将来性を秘めた技術です。しかし、車路連携システムを実現する前に、技術的問題、社会的問題、政策的課題を積極的に検討し、解決する必要があります。 車と道路の連携という話題もあります。たとえば、道路状況が悪い場合に車と道路の協調システムが運転の問題をどのように解決するか、機器の故障による運転への影響をどのように回避するか、交通事故などの緊急事態にどのように対応するかなどです。 さらに、車両と道路の協調システムを導入する前に、規制の問題を考慮する必要があります。たとえば、車と道路の協調システムが関連法規に準拠していることを確認する方法や、車と道路の協調システムの運用が交通安全、環境保護などの要件を満たしていることを確認する方法などです。 一言で言えば、車路協調システムは非常に重要な技術であり、その実現には様々な要因を総合的に考慮し、技術的、社会的、環境的、法規制などのさまざまな問題に対する積極的な解決策が必要です。側面、問題です。将来的には、車と道路の連携システムは高度道路交通システムの重要な部分となり、人々の移動にさらなる利便性と安全性をもたらすでしょう。 以下は、車両と道路の協調システムの詳細な説明です: 1. 技術的実装:車両と道路の協調システムには次のものが必要です。車両センサー、無線通信、ナビゲーション技術、高度道路交通システムなど、さまざまな技術の応用。車両と道路の連携システムは、車両の安全、効率的、スムーズな運転を確保するために、リアルタイムでデータを収集、処理、分析できる必要があります。 2.悪路状況への対応: 車道連携システムは、2 日間、霧、大雪、ひょうなどの悪路状況でも車両の安全を確保できる必要があります。車と道路の協調システムは、車載センサーとビジョン技術を使用して道路状況を識別し、運転の安全性を確保するための適切な措置を講じることができます。 3.機器の故障を回避する: 車両と道路の連携システムは、機器に故障が発生した場合でも車両の運転の安全性を確保できるように、Yuanyu の設計を実装する必要があります。たとえば、機器に障害が発生した場合、車両と道路の調整システムはバックアップ機器に切り替わり、車両の運転の安全性を確保します。 4. 緊急事態への対応: 車道連携システムは、交通事故や道路渋滞などの緊急事態に対処できる必要があります。車路連携システムは、車載センサーや無線通信などの技術を活用して道路状況をリアルタイムに監視し、迅速に適切な措置を講じることができます。たとえば、交通事故が発生した場合、車両と道路の連携システムは、関連する道路管理者にリアルタイムで通知し、適切な回避ルートを探すことができます。 5.データセキュリティ: 車道連携システムには大量の機密データが含まれるため (回答中断...) GhatGPT の出現により、多くの人々が自分たちの仕事に取って代わられるのではないかと非常に心配しています。さらに多くの人が恐れているのは、人工知能の答えがますます論理的になり、答えられるようになっていることです。人工知能がある程度まで発達すると、チューリングテストに合格し、人類の発展に脅威を与えるようになるでしょうか? インテリジェント ドライビング フロンティア は、人工知能の開発が人類の発展に有益でなければならないと信じており、人間がコンピューティング能力の限界を突破し、人間だけでは完了できないタスクを完了するのに役立ちます。 #02 スマートドライビングの最先端の視点
自動運転の分野では、人工知能も非常に重要です。認識システムからデータを取得した後、自動運転車が完成します。ここでは人工知能が重要な役割を果たします。人工知能に人間のドライバーの運転習慣を学習させ、人間の行動のロジックを理解させます。自動運転車をよりスマートにし、人間をより良く支援することができます。旅行。
しかし、非常に重要な点は、人工知能がどれほど発展しても、人間が人工知能を利用できるようにするには、私たち人間が人工知能の重要な鍵を自分の手で握らなければならないということです。 . 人の安全の保護が最優先となるよう管理する。
以上がChatGPT で車と道路のコラボレーションについて話しましょうの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
