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_分析物联网技术在智能交通中的应用

在社会经济可持续发展的过程中,各行各业顺应着时代变迁高速、高质的发展,中国交通运输业就是其中的代表。 在 物联网与大数据时代,各种高效的管理应用模式逐渐服务于交通管理。 物联网从理论知识渐渐成为交通管理的重要基石,如提高信息管理、自动化水平、交通运输业的建设中物联网起着重要的作用。 本文结合物联网发展的总体环境,对物联网在智能交 通领域的具体应用进行设计,研究物联网的应用问题以及交通运输业存在的问题,并提出相应的解决方案。 以期促进物联网的发展,在智能交通中更好地利用物联网。

  • 2022-08-05
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_高速公路车路协同技术应用探讨

阐述了车路协同技术的基本概念,从智能车载技术、智能路侧技术、通信技术和云计算等方面分析了车路协同关键技术。从车辆安全辅助驾驶、最优路径导航、前撞预警、弯道车速预警等方面分析了车路协同技术在高速公路运营管理中的应用,得出采用车路协同技术可明显减少交通事故,提高道路运行效率。

  • 2022-08-05
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_夯实智慧道路数字底座,构建车路协同新体系

车路协同时代的智慧道路数字底座是一种新型的交通信息基础设施,新基建政策的出台对实现国家生态化、数字化、智能化和高速化转型有着极为重要的意义,对夯实智慧道路数字底座、构建车路协同新体系也有着深远的影响。

  • 2022-08-05
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_基于车路协同的车联网体系架构及关键技术分析

V2X(车联网)是为提升汽车智能化水平和自动驾驶能力、改善汽车驾乘感受、提高交通效率,而借 助信息和通信技术,构建的车与车、车与路、车与人、 车与服务平台的全方位网络连接[1]。

  • 2022-08-05
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_基于车路协同技术的智能交通下多匝道协同控制算法

为提高智能交通下多匝道协同控制能力,提出基于车路协同技术的智能交通下多匝道协同控制算法。构建智能交通下路网均衡配置模型,采用分区块化网格划分方法实现多匝道协同参数解析和融合控制,结合车路协同参数调节的方法,构建多匝道协同控制目标函数,通过交通网络的流量参数分析,实现对多匝道协同规划和路径优化设计; 采用车路协同技术实现对多匝道协同规划和智能控制,实现多匝道协同空间规划设计。仿真结果表明,采用该方法进行多匝道协同控制的交通规划能力较好,交通流量控制能力较强,缩短了车均延误时间。

  • 2022-08-05
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_基于单片机的智能交通灯的设计

文中介绍一种依据等候红灯小车数量来改变信号灯通行时长的智能交通系统的设计方法。利用红外障碍探测技术采集小车数量,并传送到以 51 单片机为核心控制器的交通灯控制系统中,通过编写的内部算法程序将小车数量转换为绿灯通行时长。软件仿真和开发板实践表明,该设计可以实现交叉路口交通灯时长的实时动态控制。

  • 2022-08-05
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_基于移动边缘计算的车联网缓存策略研究

针对车联网中数据流量爆炸式增长而引起的业务响应时延过高的问题,提出了一种基于移动边缘计算 的蚁群模拟退火算法缓存策略(ACSAM)。 首先,在基于 5G 的车—边—云协同系统架构下,以最小化内容下载 时延为目标,建立了通信计算模型;其次,采用蚁群算法构造了使内容下载时延最小的局部最优解;最后,使用模 拟退火算法对局部最小下载时延进行扰动,并以一定概率接受新解,从而得到全局最小下载时延,即保证了内容 被预缓存在最佳的位置。 仿真结果表明,在车—边—云协同架构下,ACSAM 缓存策略可显著减少传输冗余,降 低下载时延。

  • 2022-08-05
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泰通信行业周报:公有云市场快速发展,云网融合趋势显现

泰通信行业周报:公有云市场快速发展,云网融合趋势显现,泰通信行业周报:公有云市场快速发展,云网融合趋势显现

  • 2022-09-09
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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密码应用与安全性评估—解决方案

平台摆脱了传统硬件堆叠模式,实现密码设备算力最优化利用,满足虚机云环境、容器云环境等不同场景下的密码应用需求。平台采用插拔式框架设计,实现通用密码服务、典型密码服务、密钥管理服务、专用密码服务的动态接入、无感扩容提供丰富的密码应用SDK,构建全场景的密码应用体系。

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绿色数据中心行业洞察:对算力行业的一点思考(302页)

液冷、间接蒸发冷却、AI能效优化、模块化预制、高效电源等绿色节能技术成熟;TEE、机密计算、区块链等保障数据可信流通与安全的技术加速应用;智能调度、柔性负荷调节技术支撑绿电高效消纳。

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医疗健康大数据洞察报告:2025年医疗健康领域非全日制博士申请者画像

本报告基于对600份有效问卷及申请数据库的深度分析,旨在揭示2026年中国医疗健康领域非全日制博士中请者的核心特征、需求偏好与行为趋势。研究 显示,申请者群体呈现出“资深从业者寻求职业深化”与“高潜力新生代追求学历升级"并存的鲜明特征,其需求高度务实,对交叉学科及数字化方向兴趣浓 厚,但普遍面临政策认知与实践之间的“知行鸿沟”

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智能体与传播应用研究报告

《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下,以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴,以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象,通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响,探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。

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