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南昌:交通大脑助力交通不限行_2021-06-10

随着数据源的不断增多、实时性增强,信号控制系统对交通状态的感知增强,利用完善的数据构建信号控制优化模型辅助交通信号控制系统,完善系统参数设置,提高信号控制的水平,对缓解城市交通拥堵有较大的改善作用。

  • 2022-03-16
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交通部公路十四五规划:推动智慧公路建设,支持开展自动驾驶货运服务,新改建2.5万公里高速,_2021-12-18

  IP-SAN做为第三代存储设备,继承了FC-SAN高可靠性、可扩展性强、集中存储高效利用存储空间的优秀思想,同时又继承了IP网络开放、高性能、易管理、自适应性强的优点,

  • 2022-03-16
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上海嘉定“绣花针式”路口改造提升安全与效率_2021-04-02

  地铁项目中通常情况下涉及到对视频分析的场景要求包括如下:1、特定时间内(如非运营时间)画面有人员闯入时报警。2、特定画面有人员闯入报警时PTZ摄像机自动跟踪闯入者。3、检测到丢弃物并报警,对站台、站厅疑似危险物给出提示。4、监控画面中不准移开的设备或物品。5、指定区域内侵入报警。6、翻越付费区边界围栏报警。

  • 2022-03-16
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百度地图亮相2020中国智能交通年会“互联网+交通”论坛_2020-11-10

提醒监控人员,进行及时有效地处理。针对复杂的分析场景,需要对场景进行建模,应尽量避免由光影、杂物、人员等造成的误报。

  • 2022-03-16
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【TC车联网大会】圆桌:车联网重新定义汽车时代_2014-12-04

  智能分析包括遗留物体检测、道路或出入口拥塞检测、车辆或人流统计、非法闯入、物体跟踪、区域标定监测等。现阶段,相对成熟并能够实现的智能分析行为包括非法闯入、移动侦测、区域标定等较为简单的智能应用

  • 2022-03-15
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“银河系违章哥”与“地球交警蜀黍”(智能交通版)_2016-04-29

针对智慧城市信息感知层感知设备的攻击越来越多,如通信资源耗尽、不公正分配攻击、拒绝转发或选择性转发攻击、多重身份降低容错能力攻击、

  • 2022-03-15
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“十三五”公交都市示范城市智能公交市场简析_2017-08-31

“十三五”公交都市示范城市智能公交市场简析:智慧城市的标准化工作进展国际三大标准化组织 ISO、IEC、ITU 均开展了智慧城市标准研究工作。

  • 2022-03-15
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15页精彩PPT深度解读智慧工厂

我国当前处于科技技术不断发展的社会中,所以使得全球化和信息化都得到了极大的提升,我国科技的提升促使了智能制造时代的到来

  • 2022-03-14
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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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

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报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势,分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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