


Kecerdasan buatan merevolusikan pengangkutan: penyelesaian pintar merevolusikan pengangkutan
Industri pengangkutan sedang dibentuk semula oleh kecerdasan buatan (AI), contoh di kalangan industri di seluruh dunia
Kemajuan dalam kecerdasan buatan mewujudkan keadaan untuk sistem pengangkutan yang lebih pintar dan cekap, daripada kenderaan autonomi kepada penyelesaian pengurusan trafik yang sedang mengubah cara orang dan barang bergerak
Aplikasi kecerdasan buatan sedang mentakrifkan semula landskap pengangkutan dan menyediakan penyelesaian inovatif kepada cabaran yang telah lama wujud. Daripada kenderaan pandu sendiri dan sistem pengurusan trafik, kepada pengangkutan awam yang dipertingkatkan dan logistik pintar, kecerdasan buatan merevolusikan pengangkutan dengan cara yang tidak pernah berlaku sebelum ini. Semasa kami secara aktif menerima kemajuan dipacu AI ini, industri pengangkutan akan menyambut era baharu kecekapan, keselamatan dan kemampanan, membawa manfaat kepada penumpang, perniagaan dan masyarakat secara amnya
Artikel ini membincangkan kesan kecerdasan buatan terhadap pengangkutan Impak besar, cabaran dan peluang yang dibawanya, serta dunia pengangkutan masa depan yang didorong oleh kecerdasan buatan
1 Kecerdasan buatan menguasai kereta pandu sendiri
Kebangkitan kereta pandu sendiri dan teknologi pandu sendiri telah mengubah peraturan. daripada permainan dalam bidang pengangkutan, melalui algoritma dan penderia kecerdasan buatan, kenderaan boleh melihat persekitaran sekeliling dalam masa nyata, membuat keputusan dan memandu dengan selamat tanpa campur tangan manusia. Penyelidikan mendalam tentang kenderaan autonomi boleh membawa banyak potensi manfaat, seperti mengurangkan kemalangan, meningkatkan aliran trafik dan menyediakan persekitaran perjalanan yang mudah diakses untuk warga emas dan orang kurang upaya
2 Kecerdasan buatan menyediakan penyelesaian pengurusan trafik pintar yang inovatif
Satu daripada cabaran utama yang dihadapi oleh bandar moden ialah kesesakan lalu lintas. Dengan memanfaatkan analisis data masa nyata, sistem pengurusan trafik yang dikuasakan AI boleh mengoptimumkan aliran trafik, mengurangkan kesesakan dan mengurangkan masa perjalanan. Teknologi ini boleh membantu perancang bandar membuat keputusan berasaskan data, melaksanakan kawalan isyarat trafik yang dinamik dan meningkatkan kecekapan trafik secara keseluruhan
3 Kecerdasan Buatan sedang menambah baik pengangkutan awam
Aplikasi kecerdasan buatan dalam sistem pengangkutan awam boleh meningkatkan perancangan Laluan, mengoptimumkan. jadual waktu, dan menyediakan kemas kini masa nyata kepada penumpang menjadikan pengangkutan awam lebih dipercayai, mudah dan mesra alam, menggalakkan penggunaan pengangkutan awam dan mengurangkan bilangan kereta persendirian
4 Kepintaran buatan meningkatkan penyelenggaraan ramalan kenderaan
Yang terbesar kebimbangan bagi pengendali armada dan syarikat logistik ialah kos penyelenggaraan dan kerosakan yang tidak dijangka. Dengan menggunakan penyelesaian penyelenggaraan ramalan dipacu AI, data kenderaan boleh dianalisis dan isu mekanikal diramalkan akan menjadualkan penyelenggaraan secara proaktif. Ketahui cara memanfaatkan kecerdasan buatan untuk meminimumkan masa henti, mengoptimumkan jadual penyelenggaraan dan meningkatkan kebolehpercayaan keseluruhan armada pengangkutan anda
5. Kepintaran Buatan sedang memperkemas rantaian bekalan dan mengoptimumkan laluan
Kecerdasan Buatan merevolusikan pengangkutan barang dan meningkatkan produktiviti rantaian bekalan global, melalui pengoptimuman laluan, memendekkan masa penghantaran dan mengukuhkan pengurusan inventori, mencapai logistik yang cekap adalah penting untuk perniagaan berkembang maju
6 Kepintaran Buatan mempromosikan pengangkutan mampan
Kepintaran Buatan mempromosikan pengangkutan mampan Memainkan peranan penting dalam penyelesaian, daripada mengoptimumkan kemudahan pengecasan kenderaan elektrik kepada mempromosikan perkhidmatan perkongsian perjalanan, ia memacu kemampanan alam sekitar dan mengurangkan pelepasan karbon daripada sistem pengangkutan
Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan buatan merevolusikan pengangkutan: penyelesaian pintar merevolusikan pengangkutan. 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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

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

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

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 |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

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

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
