ChatGPT에서 차량-도로 협업에 대해 이야기해 보세요.
ChatGPT는 최근 큰 인기를 끌고 있습니다. ChatGPT는 미국 인공지능 연구소인 OpenAI에서 개발한 새로운 채팅 로봇 모델입니다.
인간의 언어를 배우고 이해하여 대화를 진행할 수 있으며, 채팅의 맥락에 따라 상호 작용할 수도 있고, 이메일 작성, 서류 작성, 대본 쓰기, 시 쓰기, 스토리텔링 등
스마트 드라이빙 분야의 전문 플랫폼인 스마트 드라이빙의 최전선 역시 자율주행에 대한 이해가 매우 궁금하여 차량을 주제로 일련의 대화를 시작했습니다- GhatGPT가 자동차에 대해 어떤 일을 하는지 알아보기 위한 도로 협업 Lu Xie는 어떤 독특한 통찰력을 갖고 있나요?
질문 내용: 자율주행 차량-도로 협업에 대한 기사를 작성해 주세요. 차량-도로 협업에 대한 기술적 분석 및 구현 가능성, 과거 견해 및 향후 전망을 포함해야 하며, 4,000자 이상이어야 합니다
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GhatGPT의 답변에는 특정 단어 수 요구 사항이 있음을 대화에서 찾을 수 있습니다. , 특정 인수의 경우 단어 제한에 도달하면 중지되고 다음 부분에 답변하기 전에 계속되도록 허용해야 합니다. 답변 과정에서 오타가 많고 유창하지 않은 문장도 있습니다. 여러 차례 답변을 드린 끝에 다운타임이 생겨 답변을 이어갈 수 없게 되었습니다. (저의 실수인지, 중국어 답변의 한계인지는 모르겠습니다. 다니엘님의 답변이 이어지길 바랍니다.) 미래.
01 ChatGPT 답변 전문
자율주행차 도로협조시스템은 주행과정에서 차량 내부의 센서와 외부 도로환경 정보를 통해 자동차와 도로환경 간의 조정을 의미하므로, 더 나은 결과를 얻기 위해 높은 운전 안전성과 더 나은 운전 편의성을 제공합니다. 이는 수많은 센서 기술, 정보처리 기술, 인공지능 기술, 도로 인프라, 차량 통신 기술 등을 포함하는 매우 복잡한 시스템이다.
2. 정보처리 기술 : 수집된 많은 양의 데이터 중 도로 환경 상황과 자동차 상태를 분석하기 위해서는 신속한 정보 처리가 필요합니다. 이를 위해서는 이미지 인식 알고리즘, 패턴 인식 알고리즘, 도로 환경 인식 알고리즘 등 수많은 수학적 모델과 알고리즘이 필요합니다.
3. 인공지능 기술: 인공지능 기술은 차량-도로 협업 시스템의 핵심 기술 중 하나로, 도로 환경을 분석하고 자동차의 주행 상태를 평가하여 최적의 운전 전략을 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. . 인공지능 기술에는 머신러닝, 신경망, 딥러닝 등이 포함됩니다.
4. 도로 인프라: 차량-도로 협업 시스템은 도로 정보 및 차량 정보를 수집하기 위해 도로에 대규모 인프라 설치가 필요합니다. 이러한 인프라에는 도로 표지판, 신호등, 도로 카메라 등이 포함됩니다.
5. 차량 통신 기술: 차량-도로 협업 시스템은 도로 환경의 조정을 위해 차량 간 통신도 구현해야 합니다. 이를 위해서는 지능형교통시스템(TS), 이동통신 기술 등 차량인터넷 기술이 대거 필요하다.
과거에는 차량-도로 협업 시스템에 대한 연구가 주로 기술 개발 및 테스트에 중점을 두었지만 적용 측면에서는 여전히 개선이 필요합니다. 기술이 미성숙하고 보편적인 표준이 부족하기 때문에 차량-도로 협업 시스템의 적용은 여전히 많은 과제에 직면해 있습니다.
그러나 지속적인 기술 발전으로 차량-도로 협업 시스템의 미래 전망은 매우 광범위합니다. 향후 몇 년 내에 차량-도로 협업 시스템이 더욱 널리 사용되고 지능형 교통 시스템의 핵심 기술 중 하나가 될 것으로 예상됩니다. 차량-도로 협업 시스템은 교통 혼잡을 줄이고 도로 안전을 향상하며 교통 사고 발생률을 줄이는 데 도움이 됩니다.
또한, 차량-도로 협업 시스템은 차량 운전에 더 높은 효율성과 더 낮은 연료 소비를 가져올 것입니다. 차량-도로 협업 시스템은 실시간으로 도로 상황을 분석해 최적의 주행 경로를 결정하고 교통 혼잡을 피할 수 있다. 이는 자동차 운전의 효율성을 크게 향상시키는 동시에 자동차의 연료 소비를 줄입니다.
또한 차량-도로 협업 시스템은 지능형 교통 시스템에 대한 데이터 지원을 제공하여 도로 상황을 더 잘 분석하고 교통 관리 전략을 결정할 수도 있습니다.
간단히 말하면, 차량-도로 협업 시스템은 미래에 중요한 역할을 하고 지능형 교통 시스템의 발전과 사람들의 여행에 큰 편의를 가져다 줄 매우 유망한 기술입니다.
그러나 차량-도로 협업 시스템의 구현에는 여전히 많은 기술적 어려움과 정책적 문제를 해결해야 합니다. 첫째, 기술의 표준화와 통일화가 여전히 개선되어야 한다. 둘째, 차량-도로 협업 시스템의 적용은 법적, 보험적 문제를 해결해야 합니다. 마지막으로, 차량-도로 협업 시스템의 적용은 정보 유출 및 남용을 방지하기 위해 데이터 보안과 개인 정보 보호도 보장해야 합니다.
기술적인 문제 외에도 사회적인 문제도 해결해야 합니다. 예를 들어, 자율주행차가 기존 운전자에게 가하는 위협을 해결하면서 도로 상황의 안전을 보장하는 방법, 자율주행차에 대한 도로 사용권의 합리적인 분배를 보장하는 방법 등이 있습니다.
따라서 차량-도로 협업 시스템을 구현하기 전에 기술적 문제, 사회적 문제, 정책적 문제를 적극적으로 탐색하고 해결하는 것이 필요합니다. 앞으로도 차량-도로 협업 시스템은 기술적으로나 사회적으로 계속해서 개선되어 사람들의 여행과 생활에 더 많은 편의를 제공할 것입니다.
간단히 말하면, 차량-도로 협업 시스템은 그 구현이 지능형 교통 시스템과 사람들의 여행에 더 많은 편리함과 안전을 가져올 것입니다. 그러나 차량-도로 협업 시스템을 구현하기 위해서는 기술적인 문제, 사회적인 문제, 정책적인 문제를 적극적으로 탐색하고 해결해야 합니다.
차량-도로 협업이라는 주제도 있습니다. 예를 들어, 차량-도로 협업 시스템이 열악한 도로 상황에서 운전 문제를 어떻게 해결하는지, 장비 고장이 운전에 미치는 영향을 피하는 방법, 교통사고와 같은 긴급 상황에 대응하는 방법 등이 있습니다.
또한 차량-도로 협업 시스템을 구현하기 전에 규제 문제를 고려해야 합니다. 예를 들어, 차량-도로 협업 시스템이 관련 법률 및 규정을 준수하는지 확인하는 방법, 차량-도로 협업 시스템의 운영이 도로 안전, 환경 보호 등의 요구 사항을 충족하는지 확인하는 방법이 있습니다.
요컨대, 차량-도로 협업 시스템은 매우 중요한 기술이며 이를 구현하려면 다양한 요소를 종합적으로 고려하고 다양한 기술, 사회, 환경, 규제 및 기타 문제에 대한 적극적인 해결이 필요합니다. 앞으로 차량-도로 협업 시스템은 지능형 교통 시스템의 중요한 부분이 되어 사람들의 여행에 더 많은 편리함과 안전을 가져다 줄 것입니다.
차량-도로 협업 시스템에 대한 자세한 설명은 다음과 같습니다.
1. 기술 구현: 차량-도로 협업 시스템에는 차량 탑재 센서, 무선 통신 등 다양한 기술 적용이 필요합니다. , 내비게이션 기술, 지능형 교통 시스템 등 차량-도로 협업 시스템은 안전하고 효율적이며 원활한 차량 주행을 보장하기 위해 실시간으로 데이터를 수집, 처리 및 분석할 수 있어야 합니다.
2. 열악한 도로 상황에 대한 대응 : 차량-도로 협업 시스템은 이틀, 안개, 폭설, 우박 등 도로 상황이 나쁠 때 차량의 안전을 보장할 수 있어야 합니다. 차량-도로 협업 시스템은 온보드 센서와 비전 기술을 사용하여 도로 상태를 식별하고 운전 안전을 보장하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있습니다.
3. 장비 고장 방지: 차량-도로 협업 시스템은 장비 고장 시 차량 운전 안전을 계속 보장할 수 있도록 Yuanyu 설계를 구현해야 합니다. 예를 들어, 장비 고장이 발생하는 경우 차량-도로 조정 시스템은 차량 운전의 안전을 보장하기 위해 백업 장비로 전환할 수 있습니다.
4. 긴급상황 처리: 차량-도로 협업 시스템은 교통사고, 도로 정체 등 긴급상황에 대처할 수 있어야 합니다. 차량-도로 협업 시스템은 온보드 센서, 무선 통신 및 기타 기술을 사용하여 도로 상태를 실시간으로 모니터링하고 신속하게 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 교통사고 발생 시 차량-도로 협업 시스템은 관련 도로 당국에 실시간으로 알리고 적절한 회피 경로를 찾을 수 있습니다.
5. 데이터 보안: 차량-도로 협업 시스템에는 다수의 민감한 데이터가 포함되므로(답변 중단...)
02 스마트 드라이빙에 대한 가장 최첨단 시각
GhatGPT의 등장은 많은 것을 만들어냈습니다. 사람들은 인공지능의 대체를 매우 걱정하고 두려워한다. 자신의 작업에 대해 더 많은 사람들이 두려워하는 것은 인공지능의 답변이 점점 더 논리적이 되고 지속적으로 답변을 얻을 수 있다는 점이다. 인공지능이 일정 수준까지 발전하면 튜링 테스트를 통과할 수 있을까? 인류 발전에 위협이 될까요?
The Frontier of Intelligent Driving은 인공지능의 발전이 인간의 발전에 도움이 되어야 한다고 믿습니다. 이는 인간이 컴퓨팅 능력의 한계를 뛰어넘고 인간만으로는 할 수 없는 작업을 완료하는 데 도움이 될 수 있습니다. 완벽한.
자율주행 분야에서는 인공지능도 매우 중요합니다. 자율주행에서는 의사결정 시스템이 인공지능으로부터 데이터를 얻은 후 자율주행차의 다음 행동을 결정해야 합니다. 지능은 여기에 있습니다. 인공 지능이 인간 운전자의 운전 습관을 학습하고 인간 행동의 논리를 이해하도록 하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이는 자율 주행 차량을 더욱 스마트하게 만들고 인간이 여행을 완료하도록 더 잘 도울 수 있습니다.
그러나 매우 중요한 점은 인공지능이 아무리 발전하더라도 인공지능의 핵심 열쇠를 인간으로서 우리 손에 쥐고 있어야 인공지능이 인간에 의해 통제되고 인간을 온전히 보호할 수 있다는 것이다. 최우선 순위.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
