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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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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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