韓国ソウル市は来年、ドローンと人工知能を使って交通状況を監視する
韓国のソウル市政府は最近、2024年からリアルタイムで交通状況を監視するためにドローンの使用を開始すると発表しました
Korea Herald によると、ソウル市はドローンを使用して地上 200 メートルの交通ビデオを撮影し、人工知能アルゴリズムを使用してこれらのビデオを分析し、将来の交通状況を予測することを計画しています。ソウル市はドローンと人工知能を活用した交通管理システムを確立するため、9月と10月に複数回の実験を実施した
報道によると、ITハウスは、10月に開催されたソウル国際花火大会の期間中、ソウル西部の汝矣島上空をドローンが飛行し、会場付近の混雑状況や道路状況を監視していたことを把握した。同様に、ハロウィーン期間中、ドローンはソウル東部の聖水洞とソウル西部の弘大地区の上空も飛行し、主に監視カメラのない地域の群集密度、交通の流れ、道路状況を監視しました
ソウル市政府は、ドローンと人工知能技術を組み合わせて、将来起こり得る交通管理上の問題をより迅速に特定し、対応したいと考えています
ドローンが報告する交通管理データは今秋、ソウル市交通管理センターに収集される予定だという。来年からは、より適切な意思決定を行い、交通状況に対処するために、この情報をソウル警察庁およびソウル施設公社と共有する予定です。
さらに、ドローンは道路上の建設現場の点検にも使用されます。ドローンのカメラは、建設現場が安全規制に違反していないか、道路スペースを占有しすぎていないかを判断するため、ドローンが検査官の作業を補うことができます。以上が韓国ソウル市は来年、ドローンと人工知能を使って交通状況を監視するの詳細内容です。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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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。

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