近日，據外媒報道，韓國蔚山國立科學技術研究所(UNIST)的一個研究團隊展示了一套全新的人工智能交通預測分析系統，可以在5-15分鐘內預測交通狀況。目前平均預測結果只有4 km/h左右..據悉，新的人工智能分析系統可以通過車輛監視器獲得的數據來監測和預測交通擁堵。UNIST教授Sungahn Ko領導了這項突破性技術的研發，并與普渡大學和亞利桑那州立大學的研究團隊共同完成了研發工作。在開發過程中，三所大學的團隊提取了任務需求，并結合長時和短時記憶(LSTM)模型進行擁塞預測，從而設計了檢測擁塞原因和擁塞延伸方向的加權方法。這個新系統主要由兩個模塊組成:一個模塊負責分析和預測交通狀況；另一個模塊負責可視化分析和預測結果。不同于以往通過概率和統計方法分析和預測歷史交通記錄的方式，新系統增加了深度學習算法，可以分析和預測實時交通狀況，從而提供更高的預測精度。Sungahn Ko教授表示，“這項技術使用了大量的交通數據，可以結合交通廣播服務或導航，在惡劣的交通環境下規劃最優的行駛路線。未來還將加入天氣、事故等其他因素進行預測，以開發出更準確的預測模型。”目前，這項新技術已被蔚山市的交通廣播網(TBN)用于向當地居民提供交通預報信息。據悉，這項技術將在不久的將來推廣到韓國其他城市。到今年年底，申請城市將包括韓國光州、釜山和仁川。近日，據外媒報道，韓國蔚山國立科學技術研究所(UNIST)的一個研究團隊展示了一套全新的人工智能交通預測分析系統，可以在5-15分鐘內預測交通狀況。目前平均預測結果只有4 km/h左右..據悉，新的人工智能分析系統可以通過車輛監視器獲得的數據來監測和預測交通擁堵。UNIST教授Sungahn Ko領導了這項突破性技術的研發，并與普渡大學和亞利桑那州立大學的研究團隊共同完成了研發工作。在開發過程中，三所大學的團隊提取任務需求，結合長時和短時記憶(LSTM)模型進行擁塞預測，從而設計出檢測擁塞原因和擁塞延伸方向的加權方法。這個新系統主要由兩個模塊組成:一個模塊負責分析和預測交通狀況；另一個模塊負責可視化分析和預測結果。不同于以往通過概率和統計方法分析和預測歷史交通記錄的方式，新系統增加了深度學習算法，可以分析和預測實時交通狀況，從而提供更高的預測精度。Sungahn Ko教授表示，“這項技術使用了大量的交通數據，可以結合交通廣播服務或導航，在惡劣的交通環境下規劃最優的行駛路線。未來還將加入天氣、事故等其他因素進行預測，以開發出更準確的預測模型。”目前，這項新技術已被蔚山市的交通廣播網(TBN)用于向當地居民提供交通預報信息。據悉，這項技術將在不久的將來推廣到韓國其他城市。到今年年底，申請城市將包括韓國光州、釜山和仁川。
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1900/1/1 0:00:008月6日，工信部發布了《新能源汽車推廣應用推薦車型目錄2019年第7批》，其中，有228款車型符合2019年國家補貼的產品技術要求，110款車型符合2018年國家補貼的產品技術要求，
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