_大数据在智能交通系统中的应用研究

随着国家经济的高速发展，社会交通状况也变得越发复杂，城市化进程的逐步深入推进，城市交通拥堵的情况时有发生。而伴随信息技术的大力发展，大数据技术也得到了快速发展，给这一问题的改善提供了重要保障。基于此，本文首先针对大数据和交通大数据作出概述，分析了智能交通系统中大数据技术的应优势，研究了智能交通系统中大数据的应用，论述了大数据平台的构建，以及能够对大数据技术的应用起到一定借鉴意义。

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_城市智能交通的现状与发展

本文阐述了随着社会和经济的快速发展，道路建设不断增多，出行车辆不断增加，交通已经进入一个快速发展的阶段。而智能信息化技术的提高，人民对出行方式有了更高的需求；人均持有车辆数的增加，实行有效的交通控制以保证交通的通畅，已日益成为交通管理部门所面临的重要问题。

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_车牌识别中人工智能技术的应用

车牌识别是许多智能交通应用场景需要解决的问题，如小区汽车门禁、停车场自动计时收费、道路电子眼自动违章识别抓拍等。近年来，人工智能技术已应用到许多车牌识别方案中。本文主要阐述了车牌识别的整个流程及涉及的人工智能相关算法，比较并分析了各种算法特点和优缺点，对进一步研究人工智能技术在智能交通领域的应用具有一定的借鉴意义。

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_车路协同：智能交通领域的升维谋划 (1)

单车智能和车路协同是自动驾驶发展的不同路径。在新型举国体制的时代背景下，车路云一体化的车路协同技术路径将在成本、效率、安全性等方面实现技术超越，助力我国经济发展。应进一步加强顶层设计，构建智能交通一体化平台；整合资源，集中突破关键核心技术；推动智能汽车基础数据标准格式和相关标准制定；加强对应用示范试点的统筹与部署，推动无人驾驶商业化发展，使我国在智能交通领域走在世界前列。

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_车联网中基于MEC的V2X协同缓存和资源分配

针对车联网的多媒体业务快速增长，大量的数据交换为移动网络带来沉重负担的问题，构建了一种车联网中基于移动边缘计算的 V2X 协同缓存和资源分配框架。提出了 V2X 协同缓存与资源分配机制，实现网络内计算、缓存和通信资源的有效分配；利用图着色模型为卸载用户分配信道；采用拉格朗日乘子法对功率与计算资源进行分配。仿真结果表明，在不同的系统参数下，所提机制可以有效降低系统开销，减少任务完成时延。

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_车联网系统概述

随着汽车行业的不断发展，车联网已经成为目前车厂主要发展的技术和方向。车联网系统整体规划需要不断的完善。车联网系统主要包括系统平台，终端设备，车载娱乐应用，手机应用等，文章通过对各个系统的介绍和规划，提供车联网系统概要描述。车联网行业可以多参考其他相关行业，不断丰富车联网行业功能和相关技术，能够更好地为汽车行业发展服务。

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_车联网通信技术发展现状及趋势研究

随着我国经济实力的增强，人们对于生活有了新的需要，我国交通行业得到了较为迅速的发展，出现了更多新的交通技术，其不但能够有效的缓解目前交通紧张的现状，还能够为其他技术的发展提供支持，比如说车辆管理技术、GPS 技术等，都是车联网技术的体现。

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CMMM智能制造能力成熟度评估流程

2021年5月《智能制造能力成熟度模型》（GB/T 39116-2020）和《智能制造能力成熟度评估方法》（GB/T 39117-2020）两项国家标准正式实施，简称CMMM。该标准在对国内外相关成熟度模型研究的基础上，结合我国智能制造的特点和企业的实践经验总结出的一套方法论，给出了组织实施智能制造要达到的阶梯目标和演进路径，提出了实现者能制造的核心要素、特征和要求，为内外部相关利益方提供了一个理解当前智能制造状态、建立智能制造投略目标和实施规划的框架。

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