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_面向6G的车联网关键技术

从场景定义、性能指标等多个方面介绍了 6G 技术的研究情况,分析了 6G 赋能下智能车联网系统的发展方向。6G 车联网系统的关键技术覆盖全域感知决策、空天地一体化通信、多层级边缘智能、数字孪生交通、边缘服务安全五大方面。6G 新技术赋能的车联网系统,将进一步推动出行智能化、服务泛在化、管控全局化的新时代智能交通愿景的实现。

  • 2022-08-05
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_聚焦车路协同与自动驾驶 探索打造交通强国新名片

车路协同与自动驾驶是全球科学研究热点,是引发交通运输方式发生重大变革的前沿引领性技术,也是我国交通运输行业加快推进创新发展、高质量发展的重要探索方向,有望成为继“中国高铁”“中国桥梁”之后,实现我国由“交通大国”走向“交通强国”的又一张新名片。

  • 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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_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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_车联网关键技术及应用研究

随着汽车保有量快速增长,交通问题愈发严重,车联网在智能交通领域作用越来越重要。文章了立足于车联网的定义和体系架构,着重了介绍车联网的关键技术和应用,对车联网在智能驾驶、交通管理和商业层面的应用均有涉及,以基于 V2X 的前碰撞预警和绿波车速引导为例介绍了常用的算法模型,并在最后对车联网的发展进行了展望。

  • 2022-08-08
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_5G车联网架构及其应用研究

随着 5G 技术的到来,车联网通信技术将迅速发展,无人驾驶将是 5G 车联网技术应用的一个代表。针对此应用,介绍了基于 5G 的车联网关键技术以及架构,最后对车联网应用进行总结并提出期望。

  • 2022-08-08
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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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