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车联网(V2X)环境下基于边缘计算的低时延通信机制设计
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基于深度学习的边缘控制与大模型协同优化在智能交通系统中的应用研究
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摘要:
随着智能交通系统的快速发展,高效可靠的交通流量优化控制预测显得尤为重要。本文将深度学习技术引入边缘计算,在不影响系统性能的前提下,实现边缘控制与大型数据模型的协同优化。首先分析了利用深度学习进行交通流量预测的模型构建过程,并通过边缘计算实现实时预测结果的反馈。之后对大模型在边缘计算下的优化算法进行了深入设计和研究,以减少数据计算压力,提高系统的智能化水平。最后的结果表明,所提方法在预测精度、计算效率、系统鲁棒性等方面均优于传统方法,具有非常好的实用价值和广阔的应用前景。结合广泛的实证数据,进一步证明了深度学习与边缘计算结合在智能交通系统中的高效性与可行性,为未来智能交通系统的发展提供了新的研究途径。
基于图像识别的道路病态标注的应用研究
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高精度无线电导航在智能交通系统中的应用
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城市道路与交通工程中的智能交通系统设计与优化研究
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基于5G通信技术的智能交通系统设计与实现
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5G移动通信新技术在城市轨道交通信号系统中的应用
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智能交通系统中的计算机视觉技术应用
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轨道交通系统中信号控制系统的研究
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机电一体化在智能交通系统中的优化设计
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突发事件对城市交通系统的影响及应急响应措施研究
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智能交通系统中的计算机视觉技术应用
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智能网联汽车自动驾驶技术与交通系统集成研究
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机电一体化技术在交通工程设施中的应用
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基于效用理论的城市轨道交通运营管理优化策略
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汽车安全驾驶与人工智能融合应用
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人工智能技术在智慧交通领域的应用
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关于城市轨道交通牵引供电制式选择的研究
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智能交通系统中大数据的有效应用分析与研究
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