Mengubah pengangkutan bandar: Pengangkutan pintar di bandar pintar
City Global sedang mengusahakan konsep bandar pintar untuk membina ruang bandar yang mampan dan boleh didiami. Inti kepada transformasi ini ialah mengejar visi untuk sistem pengangkutan yang lancar dan cekap yang pada masa yang sama memenuhi keperluan rakyat dan meminimumkan kesan alam sekitar. Pengangkutan pintar ialah komponen penting bandar pintar, merevolusikan pengangkutan bandar melalui teknologi canggih dan penyelesaian dipacu data. Artikel ini menyediakan penerokaan mendalam tentang bidang pengangkutan pintar, menganalisis kelebihannya, teknologi utama dan kesan transformatifnya terhadap ekosistem bandar.
Keperluan untuk pengangkutan pintar di bandar pintar
Perbandaran pesat yang dialami di seluruh dunia telah memberi tekanan yang besar kepada sistem pengangkutan. Cabaran yang ketara telah timbul, termasuk kesesakan lalu lintas, pencemaran udara, infrastruktur yang tidak mencukupi dan ketidakcekapan dalam rangkaian pengangkutan awam. Pengangkutan pintar bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan mempromosikan penyelesaian mobiliti yang mampan dan pintar yang meningkatkan kebolehcapaian, mengurangkan masa perjalanan dan meningkatkan kualiti hidup secara keseluruhan.
Komponen Utama Pengangkutan Pintar
Sistem Pengurusan Trafik Pintar: Sistem pengangkutan pintar menggunakan data masa nyata dan analisis lanjutan untuk mengoptimumkan aliran trafik, memantau kesesakan dan melaraskan pemasaan isyarat secara dinamik untuk meminimumkan kelewatan dan meningkatkan kecekapan trafik.
Pengangkutan Awam Pintar: Sistem pengangkutan awam pintar menyepadukan teknologi seperti penjejakan masa nyata, tiket pintar dan analitik ramalan untuk meningkatkan kemudahan, kebolehpercayaan dan pengalaman perjalanan.
Perkhidmatan mobiliti dikongsi: Platform perkongsian tunggangan, program perkongsian basikal dan perkhidmatan perkongsian tunggangan telah memudahkan peralihan ke arah budaya mobiliti berkongsi, meningkatkan ketersambungan bandar sambil mengurangkan kesesakan dan pelepasan karbon.
Pengangkutan pintar membayangkan masa depan di mana kenderaan elektrik dan autonomi akan memainkan peranan penting. Kemunculan kenderaan elektrik mengurangkan pencemaran alam sekitar, manakala kenderaan autonomi mengurangkan kemalangan jalan raya dengan mengoptimumkan laluan dan menyediakan pengangkutan yang lebih selamat dan cekap.
Faedah Pengangkutan Pintar
Meningkatkan Kecekapan: Sistem pengangkutan pintar menggunakan data masa nyata untuk mengoptimumkan aliran trafik, mengurangkan kesesakan dan masa perjalanan. Kecekapan ini membawa faedah ekonomi dan peningkatan produktiviti.
Kemampanan dan Kesan Alam Sekitar: Pengangkutan pintar menyumbang dengan ketara kepada mengurangkan pelepasan gas rumah hijau, pencemaran udara dan jejak karbon dengan menggalakkan penggunaan kenderaan elektrik, perkhidmatan mobiliti berkongsi dan mengurangkan kesesakan lalu lintas.
Keselamatan yang dipertingkatkan: Teknologi canggih seperti pengurusan trafik pintar, komunikasi kenderaan-ke-kenderaan dan sistem bantuan pemandu meningkatkan keselamatan jalan raya dan mengurangkan kemalangan dan kematian.
Pengangkutan pintar menyepadukan pelbagai mod perjalanan untuk menyediakan pengguna dengan pengalaman perkhidmatan perjalanan yang lancar dan pelbagai. Pengguna boleh menukar antara pengangkutan awam, perkhidmatan mobiliti berkongsi dan kenderaan persendirian dengan mudah, mengurangkan pergantungan mereka kepada kereta persendirian.
Pengambilan keputusan berdasarkan data: Sistem pengangkutan pintar menjana sejumlah besar data yang boleh dianalisis untuk mendapatkan cerapan berharga tentang corak trafik, mengoptimumkan laluan, merancang pembangunan infrastruktur dan dengan itu membuat keputusan termaklum.
Mendayakan Teknologi
Internet of Things (IoT): Peranti, penderia dan ketersambungan IoT membolehkan pengumpulan data masa nyata daripada kenderaan, infrastruktur dan komuter, membolehkan pembuatan keputusan yang bijak dan pengurusan rangkaian pengangkutan yang cekap.
Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML): Algoritma AI dan ML menganalisis data untuk memperoleh corak, meramal aliran trafik, mengoptimumkan laluan dan menjadikan kereta pandu sendiri lebih selamat dan cekap.
Analitis Data Besar: Teknologi analitis lanjutan memproses sejumlah besar data untuk memberikan cerapan berharga bagi perancangan pengangkutan, pengurusan trafik dan pembangunan infrastruktur.
Sambungan dan Komunikasi: Rangkaian wayarles berkelajuan tinggi dan sistem komunikasi kenderaan-ke-kenderaan (V2V) dan kenderaan-ke-infrastruktur (V2I) membolehkan perkongsian maklumat masa nyata, memastikan pengurusan trafik yang cekap dan keselamatan yang lebih baik.
Kesimpulan
Pengangkutan pintar ialah pemboleh penting pengangkutan bandar yang mampan dan cekap, dalam konteks bandar pintar yang lebih luas. Dengan menyepadukan teknologi canggih, penyelesaian dipacu data dan infrastruktur pintar, bandar boleh mencapai ketersambungan yang lancar, mengurangkan kesesakan, meningkatkan keselamatan dan meningkatkan kualiti hidup penduduknya. Apabila bandar terus berkembang dan menerima model bandar pintar, pengangkutan pintar akan memainkan peranan penting dalam mengubah cara kita mengembara dan memupuk ekosistem bandar yang mampan, saksama dan kalis masa hadapan.
Atas ialah kandungan terperinci Mengubah pengangkutan bandar: Pengangkutan pintar di bandar pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
