智慧交通智能化系统整体解决方案

智慧交通是在智能交通的基础上，融入物联网、云计算、大数据、移动互联网等校招技术，通过汇集交通信息，提供实时交通数据的交通信息服务。大量使用了数据模型、数据挖掘等数据处理技术，实现了智慧交通的系统性、实时性、信息交通的交互性以及服务的广泛性。

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智慧能源解决方案及案例分析

智慧产业园区解决方案根据产业园区的规模化、跨区域、多业态的管理需求，以提升园区服务能级为中心，为产业园区提供基于信息化支撑基础上的服务与运营发展模式，以一种更高效的方法，盘活覆盖产业园区内的各项服务载体与资源，通过集成跨行业、跨专业、跨部门的与园区产业相关的各类资源，为园区企业提供系统全面方便高效的公共性服务。

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智慧能源关键技术解决方案

据美国能源部的研究结果，由于电网效率低下而千万的电能损失高达总电能的67%。为此，美国得克萨斯州、丹麦、澳大利亚和意大利的公共副业公司正在建设新型数字化电网，以便对能源系统进行实时监测。这不仅有助于他们更迅速地修复供电故障，而且有助于他们更“智慧”地获取和分配电力。

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5G+智慧能源行业解决方案

“十三五”规划纲要明确提出，积极构建智慧能源秕。推进能源与信息等领域的新技术深度融合，统筹能源与通信、交通等基础设施网络建设，建设“源-网-荷-储”协调发展、集成互补的能源互联网。2015年，国家发改委、能源局发布了《关于促进智能电网发展的指导意见》

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亚美科技智慧交通解决方案

随着全国机动车保有量的不断增涨，传统交通面临诸多的困难：路网建设满足不了交通出行需求；调控手段单一，大数据的支撑分析能力薄弱；缺乏对大交通的资源整合以及监管支撑能力等，使得城市交通堵塞、交通违法乱象和环境污染日益严峻。为助力解决城市交通运营痛点，亚美科技结合自身的车联网生态能力，从打造智能交通、平安交通和绿色交通的角度出发，输出了营运车管理、智慧停车、智能交通灯等多种解决方案，意在实现基础设施和载运工具的数字化、网络化和运营智能化。

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华为的智慧交通版图|华为何均宏详述智慧交通解决方案

随着智能化、信息化快速发展和大规模技术应用的同时，城市道路以及公路上的交通通行秩序总体上并未出现根本性好转，交通管理出现了新的常态。车辆数井喷，车辆发展快于道路承载能力；交通文明还需改进，部分人的不良出行习惯，可以扰乱整个城区交通安全、有序；交通规则丰富，交通管理越来越个性化、人性化；停车位少、新旧路网并存；城市化快速发展，城区快速扩张，但教育、医疗、商业、产业园区等核心功能相对集中在部分城区；交通监控、信号机、交通诱导和互联网应用、移动应用，还难于协同。

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大唐高鸿：车联网成果与智慧交通解决方案

美国最早是单车智能，后来结合DSRC技术，也在逐步向智能网联迈进。摄像头、激光雷达感知距离有限，而且容易被遮挡，可以通过网联实现互通帮它提高感知。再就是用MEC、5G、C-V2X，我们可以在很大程度上降低成本。每辆车去装激光雷达，比如厦门公交车，全厦门一共6千辆公交车，但只有900个路口，如果装激光雷达的话，每辆车装四五个，每辆车的成本就是100万，因为厦门有公交车专用道，所以我们在路侧安装感知，通过车联网实现互通，可以辅助全市的车辆使用，也可以把成本降到最低，这也是V2X的价值。

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智慧交通大战略：揭秘车路协同方案

半个世纪以来，当汽车产业与物联网、通信等领域深度融合后，人们通过实现聪明的车与智能的路之间的实时交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上，开展车辆主动控制和道路协同管理，充分实现人-车-路的有效协同，最终达成提高交通效率、保证交通安全的目的——这是车路协同背后隐藏的巨大价值，也成为各国智慧交通规划下的共识。

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算力是人工智能的基础设施

机器学习与深度学习有着明显的异同点在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。