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幸运赛车|银江智慧交通研究院副院长徐甲:HI@AI的城市全域交通信号服务|CCF-GAIR2019


pk10在线冷热_领导力自上而下也构成了更好的体系。也就是说,比以前更推崇这件事。在这个背景下,恩康有了在杭州做这种事的契机。(威廉莎士比亚,温斯顿,领导者)做这件事有两个观点。

一是在应对交通时优化人员。我们如何开发技术产品,拥有这些产品后,我们如何将人和技术产品连接到原来的体系,现在被称为“人机共治的技术理念”。

首先,我们面临很多交通问题,包括交通黑点、边境管辖权不明确、以杭州为例,大规模活动多,道路建设广泛等。AI方面主要是我们熟悉的这些场景,现在AI水平对管理一般化的场景负着更多的责任。

也就是说,人面临的简单场景和AI面临的一般场景有很大的差异,这与我们的技术问题有关。作为5套平台级工具,恩康有5个平台工具,用于优化交通信号,从而完善团队。(威廉莎士比亚、模板、平台、平台、平台、平台、平台、平台)其中,AI全球交通信号滑动优化系统主要集中在管理比较规则、简化的一般化场景上,通俗地讲,涉及基本面这一问题。

AI信号专家动态推荐系统是在基本面的问题经常出现相似的场景时,我们将这些相似的场景黑下来,根据人类的经验,结合专家的经验来推荐。(威廉莎士比亚、温斯顿、科学)对城市交通信号的控制指标评价,即目前众所周知的高德百度、滴滴季报、半年、一年发表交通报告,从宏观角度发表了控制指标评价,对该事业本身或该事业的各个方面仍然缺乏很多分析评价,基于对这一工作流的解释,恩康评估了制定和调配很多指标的时候。另一个是试用工作管理系统,主要与工作流标准化和分析管理相关。

但是,我们只是把人的工作变成可用的流程,开展统一和标准管理。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),成功)这是在尹江匹配的时候,优化平台系统的整体架构。

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最低级别是数据和信号控制系统,是数据管家和路口管家。这两个平台都是记录这些模型的。北方是AI工具。

主要是两部分,信号专家和交通医生。如果更相似的场景或数据经常出现问题或系统问题,则可以临床展开。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、数据名言)上面有全球交通建模和全球滑动优化模块,可处理更好的标准化和可预测的场景,并在上面展开指标和工作流同类的标准管理。

这个AI的工具中较大的组件是这个全球优化系统。这是恩康目前正在进行的全球优化尝试。

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到目前为止,在其他地方还没有听说过。也就是说,银江将整个地区(如对高德的交通评价报告)构成统一目标。根据那个地区的评价指数,我们把它作为一个目标,展开统一优化。

(威廉莎士比亚、哈姆雷特、交通评价名言)(《AI全球交通信号滑动优化系统》目前已经在公司周边地区降落了约30个路口地区,今年下半年可能不会扩展到130个路口。对于该地区,恩康目前正在进行约30分钟或1个小时的滑动优化模拟建模。

这种方法总体上是以预测控制事项为基础的。算法大约包含两个部分。

一个是通过模型或环境自学,通过控制该地区流量、交通信号的方案,以及我们需要关注的结果(如运行速度、效率指数),自学他们之间的关系,最后对环境监测起到作用。另一种模式是在寻找各路口的交通信号配对时开始与环境对话。 这边的系统将展示未来30分钟或1个小时。

如果我们计算的和我们计算的不使用,这两种交通态势形成对比,我们推荐的方案更直观。30分钟后,交通态势不会再次发生任何变化,这是基于刚才的预测。一起听的这项技术被称为非常先进的设备,但不能平静地处理可预测的部分。理论上可以预测的部分,预测的下限估计在80%左右。

因为只有不可预测的交通态势具有随机性,所以即使我们使这个算法变得非常精细,部分比例仍然是不可预测的。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视),预测)我们改变了另一个部分,叫做AI交通信号动态推荐系统。动态推荐系统是指,对于一些地区交叉路口,一旦经常发生通行效率指标动态警报,以前没有预测到,或者预测错误,无法开展系统式调整。

这种调整是我们配合当时专家小组过去的经验,把这种调整记录仍然放在后台,开展自学。自学的原理是自学各路相同的探测器反映现有的数据特征和人的操作者动作的数据关联性。

(威廉莎士比亚,斯图尔特,) (我们自学的过程大致是这样的。一个是数据来源,即城市大脑警报。这是启动时的发源地。

(阿尔伯特爱因斯坦,学习)此外,与推荐机器人一起,各种算法的融合,其中有算法自由选择机制。该数据源也是与控制方案相同的显示器的数据。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),)最后输入的结果是控制方案或超强参数,什么是超强参数?该系统基于杭州SCATS信号控制系统,具有手动输出方法,而不是周期值等明确的方案参数。

在这个系统中,它是控制参数的参数。例如,比周期大,仅次于周期,几乎是基于杭州的实际场景开发的算法。推荐的结果仅限于杭州SCATS信号控制系统。我们再把结果发行到信号机。

那么这个模型的主要两个技术特点是我们使用空间的机制和时间机制的转换,分为两层,一层是自学这些空间特性,即车道和车道、路口和路口,以及这些数据的连接度。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视剧))第二层是自习时间。例如,与上一个周期或上一周的今天相同的时间。

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(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),学习)我们现在使用的神经网络模型大约是31层,最多有20万个参数。我们可以在杭州的一个路口检测我们的算法,推荐的控制方案可以比较准确地自学在本质上操作者相似的数据环境下展开的操作者,甚至可以自学到某个方向。构建了这样的结果。在这两个AI工具上,我们目前正在开发的是整个信号控制指标评价系统。

我们对主城区最多1000个路口和其他落地城市进行了信号控制等整体工作和效能的多维评价。还包括这些交叉点、手动布局和AI布局的比率。

说到刚才的技术是如何最终变成落地方案的,那就是我们通过点、线、面多层这样融合技术。第一个是指区域的角度。设置区域壁垒,将该区域扩大到边界的控制,分析对相关交叉点的影响,然后将相关交叉点控制为一个组的对象。

(约翰肯尼迪,Northern Exposure(美国电视),)从人类的角度来看,通过这些工具平台,最终要把它连接起来,变成一个原始的解决方案。我们的计划是得到三个解决方案。

这三个阶段都有解决问题的适当解决方案。例如,从0开始,先有人进来,明显人工掌握房子下面,整个机制得到专业的局部优化。在这样的基础上,得到我们现在说的HI@AI融合的服务。

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也就是说,在非常相似的场景中,依靠人,同时,人的经验也不会对算法进行颁布。 北方可能是一个比较遥远的未来。我们基本上想通过构建整个AI的方式来控制交通信号,但至少在现阶段不会停留在人工智能和人类智能相结合的第二个阶段,即第二个阶段。

(大卫亚设、Northern Exposure(美国电视剧)、Northern Exposure我们从杭州和杭州以外的多个城市总结的0到获得这种原始服务的工作,大约有6个方面,一个是基础工作和基础体制的分辨,另一个是数据、组件运营团队和服务的获取,软件平台的个性化研发。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视连续剧),零件名言)前面所说的HI@AI融合或AI在这六个方面所做的事情都不同。我们现在除了获得杭州刚才说的实际水平的服务外,还接受各种其他防卫的服务。当每个城市需要配信号时,以及构成良性循环模式时,这些都是必需的。

主题研究、舆论处理、信号通型等都是针对顾客时落地总结的工作内容。由于不同的城市量或数据基础不同,我们的服务必须与所有基础兼容。

我们现在不会把解决方案分为四级。主要是城市量的意思。由于每个城市的数据基础不同,我们的各种服务和工具必须互相平衡和区分。

从人类的角度来看,有同样的差异,这都需要互补。以上是我分享的内容。希望大家关注杭州市大脑,关注银康股票。

谢谢大家。此次峰会后,我们将不再在“AI投资局”使用CCF GAIR 2019峰会原始视频和各大主题专题白皮书,包括机器人前沿、智能交通专场、智能城市专场、AI芯片专场、AI金融专场、AI医疗专场、智能教育专场等。

AI投资股成员可以免费观看全年首脑会谈的视频和研究报告内容,还可以将代码移动到会员页面,了解更多内容。首脑会谈期间,如果研究半价399韩元的福利,就应该转到页面发送,或者咨询私信助教索摩(微信:moocmm)。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),) (最后一天50人,快点抢走。

)文章包括:五谷风等惠城-知识鸟松鼠AI同心制,启动智能在2019年AI教育最高无创奖| CCF-GAIR 2019城市剧变下,谁是“AI智慧城市”的助手?| CCF-GAIR 2019五谷丰登惠城共同总经理胡伟:城市演化是第三次“技术引擎”| CCF-GAIR 2019原创文章,发布许可禁令。下面,我们来听一下关于刊登的注意事项。

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