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城市交通监测指标体系的研究——武汉城市交通

各地交警开始启动执法预案,6月前通过声势浩大的宣传和路面专项试点执法,让“头盔”的价格一路看涨,而后公安部交管局暂停了电动自动车不带头盔执法的硬性要求。

  • 2022-03-20
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【技术】驾驶人面部特征记录在闯红灯自动记录系统中的应用_2015-06-16

标, 在控制模型中引入指标值优化配时方案,形成反馈机制动态优化信号控制,其中路口在不同的交通状态时优化的策略与方法不同,在未饱和时以各方向延误均衡及总延误最小建立模型,在饱和时研究主要方向溢出时的动态疏导模型。

  • 2022-03-20
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车联网路线之争硝烟再起,不服来辩!_2015-06-11

如何处理、融合“互联网+”环境下的这些多源异构数据构建一套有效可行的信号控制评价指标体系是本次研究的关键。

  • 2022-03-20
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第11批道路运输车辆卫星定位系统平台和车载终端的公示名单_2015-04-08

地铁联网系统的摄像前端成百上千,产生的海量数据更是非常惊人,如何保护、管理、查询这些数据?地铁监控联网系统的存储子系统为了解决这些问题应运而生。

  • 2022-03-20
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张景涛:互联网运力集群趋势分析_2015-01-19

处于较为简单的检测层面的工作,主要完成对目标的检测、跟踪和分类,得到目标的大小、位置、类型、颜色、运动方向、目标数量等信息,同时基于这些基础信息做分析判断,触发报警或联动相关操作。

  • 2022-03-20
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道路测速设备的应用发展趋势_2014-09-29

安全防范系统是保证地铁行车组织、保证运输安全的重要设备,系统为控制中心调度员、车站值班员、列车司机等提供有关列车运行、防灾救灾、客流情况及社会治安等方面的视觉信息,系统同时为防灾调度指挥抢险提供指挥辅助工具。

  • 2022-03-20
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深圳市交委于宝明:“互联网+交通”提升智慧化水平_2018-01-16

把新一代信息技术充分运用在城市的各行各业之中的城市信息化高级形态,也带来了“互联网+”时代背景特点的信息安全风险。

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海口“交通大脑”让管理更加智能化_2018-11-19

据统计,深圳8月份全市电动二轮车驾驶人头盔佩戴率为82.31%,较去年同期上升13.45%。其中宝安区电动二轮车驾驶人头盔佩戴率为91.59%,同比提升37.54%。

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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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