今天道尔智控就给我们广大朋友来聊聊h智能交通,以下9个关于智能交通的出现的观点希望能帮助到您找到想要的答案。
大数据有什么应用
本文贡献者：【彡炫灬影萧梦灬】， 疑问关键字：h智能交通， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案1.了解和定位客户
这是大数bai据目前最广du为人知的应用领域。很多企业热衷于社交zhi媒体数据dao、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。
利用大数据，美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。
滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者，想象一下，你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒体上分享这些信息，与家人和朋友相互评比和竞争。
除此之外，政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为，奥巴马在2012年总统大选中获胜，归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。
2.
改善医疗保健和公共卫生
大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!
苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据，可以追踪你一天走了多少步，或者提示你化疗后感觉如何，帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确度。
大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。
更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。
3.提供个性化服务
大数据不仅适用于公司和政府，也适用于我们每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。
4.
了解和优化业务流程
大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。
人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。
如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签，万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里，还可以反馈温度，湿度，运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代，“大数据”领域寻求共性的信息和模式，那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。
5.
改善城市和国家建设
大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务。
加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号，从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯，将交通拥堵状况减少了约16%。
6.提升科学研究
大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心，有65,000个处理器，能同时分析30pb的数据量，这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等，变的更容易获取和分析，从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。
7.提升机械设备性能
大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如，丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试，在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况，以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划，并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰，杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带，追踪货架上的商品分配，甚至预测一项任务的完成时间。
8.强化安全和执法能力
大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术，检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员，进行通告和探访，目的是提前预防犯罪。
9.
提高体育运动技能
如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策，以减少球员不必要的受伤。
还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫：嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈，为你的练习打分，甚至指导你在家如何练习。
10.金融交易
大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。
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上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（彡炫灬影萧梦灬）回答的关于“大数据有什么应用”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，接下来继续教妳下文用户【勿失勿忘】贡献的“基于51单片机交通灯控制系统的设计”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
基于51单片机交通灯控制系统的设计
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最佳答案国外研究状况
智能交通系统（ITS）在日本发展于70年代，从1973年到1978年，日本成功开展了一个叫动态路径诱导系统的实验，在这个试验中车上的驾驶员可以根据车上装载的显示器显示的道路拥堵情况及诱导方向，选择自己达到目的地的最佳路线。从80年代中期至90年代中期这十年间,日本先后完成了道路与车辆之间的通信系统、交通信息通信系统、超智能车辆系统、安全车辆系统、新交通管理系统等方面的研究，在此基础上，1994年1月，由日本警察厅，通产省，运输省，邮电省等四个部门联合成立了日本道路车辆交通智能化推进协会用以推动ITS在日本的发展。
美国交通系统的智能化是研究最早的，始于上世纪60年代末，那时叫做电子路径导向系统（ERGS）。中间暂停了十多年，到80年代中期后以加州交通部门研究的驾驶员寻路系统获得了成功为契机，在美国全国开展了被称为智能化车辆——道路系统（IVHS）的研究，在1991年成立了美国智能交通系统协会,主要宗旨是帮助和加速智能交通系统在政府和民间企业的发展，从而有力的促进美国智能交通系统的研究的发展。1991年美国总统签署了综合提高陆上交通效率法案，又称冰茶法案，把开发研究智能化车辆——道路系统作为国策，并给与充足的财政支持。19945年将美国IVHS改名美国ITS以表明这方面的研究开发不仅限于车辆和道路，而推广到一切交通工具和交通中所组成的智能化系统。
国内研究状况
目前我国的城市道路交叉口的交通信号灯虽然是自动的，但是仔细的会发现红绿灯转换是定时状态的，即转换间隔时间是固定不变的，定时式的交通灯是不和实际要求需要的，如果东西和南北方向的车流量相差很大，而交通灯是平均分配导通时间，就会出现一方面车挤一方面车松的尴尬状况，就会造成城市间的道路交通拥挤局面，这就是机器自动控制不如现场人工指挥的差别。然而人工指挥劳动强度大，我们应该充分发挥计算机的作用，用计算机模拟人工智能来控制交通灯，从而提高社会效益和时间节约率。
国内的交通灯一般设在十字路门，在醒目位置用红、绿、黄三种颜色的指示灯。加上一个倒计时的显示计时器来控制行车。对于一般情况下的安全行车，车辆分流尚能发挥作用，但根据实际行车过程中出现的情况，还存在以下缺点：1．两车道的车辆轮流放行时间相同且固定，在十字路口，经常一个车道为主干道，车辆较多，放行时间应该长些；另一车道为副干道，车辆较少，放行时间应该短些。2．没有考虑紧急车通过时，两车道应采取的措施，臂如，消防车执行紧急任务通过时，两车道的车都应停止，让紧急车通过。
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智慧城市的发展面临哪些问题
本文贡献者：【閑人到人间】， 疑问关键字：h智能交通， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案它的优点一是可以充分利用跨机构和部门的信息城市的领导制定智慧的决策;二是预见问题，使异常终端对城市服务和运营造成的影响最小化;三是协调跨机构的资源快速有效提供应急响应。智慧城市建设存在的问题：缺乏长期有效规划、信息孤岛、缺乏统一的标准体系、缺乏合适的投资运营模式。
从提出智慧地球和智慧城市的概念以来，我们一直在思考，是什么让城市区别于以往的城市不可否认的是，如今的城市管理者们借助信息科技的力量，拥有了过去想象不到的能力，使得我们的城市变得更加智慧。从科技层面看，这其中有3个重要的促进因素，第一个是物联网(Instrumented)，通过传感器和现场采集设备，让我们采集到城市各方面原始的数据;第二个是互联化(Interconnected)，通过互联网让数据实现传输和共享;第三个是智能化(Intelligent)，通过对数据的挖掘和分析，让城市的管理者制定更好的决策并执行。这三个赋予了城市新的运转方式、新的智慧。
目前智慧城市的建设如火如荼，国内在建设过程中也面临一些挑战，集中体现在：第一，缺乏长期有效规划和稳定持续的发展思路。地方对信息化全局的工作缺乏有效的规划，导致部分重复建设。城市缺乏自己的特色以及执行力面临着很多不足。第二，信息孤岛的现象比较严重，各个部门、各个行业信息化建设分散，不能把信息化数据系统更好地连接起来，发挥综合效应。第三，缺乏完整、统一的城市信息化的标准体系，不同的部门、组织制定的信息化标准之间不协调。第四，缺乏合适的投资和运行管理的模式。长期以来，重视建设而忽视利用和运营，缺乏适合不同类型城市使用的、有特色的建设与运行模式。
智慧城市要有全面的战略规划、要搭建智能运行中心、要挖掘利用行业的解决方案、要建造IT基础架构。
城市管理者通过评估，可以迅速发现“热点”或迫切需要解决的问题，以便快速展开智慧城市之旅。结合上述提到的挑战和问题，以下五个方面需要给予重点的考虑。
第一是智慧城市建设要有一个全面的、综合的战略和架构规划。“城市建设，规划先行”，规划已被各级政府高度重视，大家普遍认识到成为智慧的城市是一次漫长旅行，并非一朝一夕之事。好的规划不是流于形式，而是能围绕着城市的自身优势，同时基于科学的方***，对现状、发展目标进行详细分析，制定出具体路线图，并对项目实施进行监控评估，适时进行调整优化，并为下一步规划打下基础，做到结果可控。为了搭建和优化城市信息化的架构，我们需要对城市进行多角度、多层次的分析和建模。譬如，研究需要收集什么数据来进行主动预测以及如何更合理地分配资源来提高城市的运营效率。智慧城市规划针对不同城市发展状况有不同做法，有老城区智慧功能改造升级，有新区建设，更有以产业园为代表的特殊城市区域规划。规划可以以一个城市、一个区域进行规划，也可以以现代城市的六大核心系统(人、商业、运输、通信、水、能源)中的某一功能部门进行规划。
第二是搭建城市的智能运行中心。通常，关键信息往往被埋藏在各个城市机构的独立部门的不同系统中，城市管理者无法获得管理所需的清晰视图，很难整体协调各机构的工作。如果没有对事件、事故或潜在危机的整合性单一视图，就无法快速分享信息，无法持续提供城市服务、保护市民，更不能推动未来经济增长。page
IBM的智能运行中心(IOC)整合了全球不同城市可重复的最佳实践模式，提供整合的数据虚拟化、实时的协作和深入的分析城市机构为解决潜在问题做好准备，协调和管理危机响应及处理工作，并持续提高城市的运营效率。它的优点一是可以充分利用跨机构和部门的信息城市的领导制定智慧的决策;二是预见问题，使异常终端对城市服务和运营造成的影响最小化;三是协调跨机构的资源快速有效提供应急响应。
第三是充分挖掘、利用行业的解决方案。智慧城市所涉及的领域非常多。譬如谈到智慧交通，如何优化对现有交通资源的使用，使人和物能够有效地“流动”。我们不仅需要红绿灯来管控交叉路口的车辆通行，保证安全，还需要掌握道路上车流的密度、等数据，优化路段或区域的车流量，提升道路的通行能力。这是“智能交通”概念产生之初的核心目标之一。智能交通系统就是对利用传感、通信和信息处理技术提高交通运输效率和安全性的各种应用系统的总称。基于我们之前提到的3个“I”，一个完整的智能交通应用系统需要包含3个部分：一是各种数据采集设备，可能是安装在路端的线圈或摄像头、微波探测器等，也可能是安装在车船上的卫星定位装置，还可能是移动终端如IC卡或手机，甚至收费系统数据;二是将数据由采集点传输到管理控制中心的通信网络;三是对数据进行整合分析，将其转化为交通业务智能的信息处理和服务系统。其中前两部分属于智能交通的基础设施，第三部分信息处理分析，则是实现数据向智慧转化的核心，是实现智能交通“智慧”的关键所在。
再譬如谈到智慧的公共安全。首先，公共安全管理机关需要采用先进的数据采集手段来采集各方面的信息，通过这些新技术提供准确的事态感知。其次，公共安全管理机关需要利用先进的数学模型和计算机模拟来研究公共安全事件的规律和特点，洞察事件发生的可能性。最后，在很多突发事件之间存在着内在的关联性，需要多部门协同处理。公共安全管理机关需要对这些突发事件的快速响应和多部门之间进行有效协作。所有这些需求都需要智慧的城市公共安全解决方案，再进一步挖掘细分，可以包括城市应急指挥解决方案、智能化视频监控解决方案、犯罪预测和预防解决方案等等。
第四是建造智慧城市的IT基础架构。智慧城市关键技术支撑就是数据中心
，它既可以对城市的智慧功能提供支持，也可以对城市产业提供支持。从业务支持，到业务驱动，再到业务创新，数据中心、特别是智慧的云数据中心和云管理平台已经成为数据中心发展的方向。在这种情况下，数据处理需要通过基于云计算模式的优化系统来实现大规模的数据挖掘与分析。
当前，不同的数据中心可能处于不同发展阶段，有需要建设一个全新的数据中心;也有需要发掘现有数据中心的潜力，优化IT成本结构;或者需要引入云计算等新的技术和管理模式;或者正在努力使数据中心更加节能环保。智慧数据中心应具备云计算能力，拥有灵活性、成本效益以及主动监控和管理，并不断改进的特性。
最后是投资和运营管理。从投资的角度看，智慧城市的项目投入是非常巨大的，而且这么多的项目，如何平衡和决策我们可以从投资主体、运营主体，以及收益的模式上多进行一些思考。对政府来讲，除了自建自营，还可以考虑BOT模式，即考虑让企业先行投资垫付，项目建设完成后政府回购。以及考虑资金分期支付的方式，譬如利用IBM的融资租赁，在减少资金压力的同时，翘动金融杠杆。
为了达到更好的社会和经济效益，我们可以多借助市场的力量进行运营和运维。
譬如，除了考虑外包，还可以考虑譬如IBM的管理服务。管理服务是介于自建自营和全面的外包之间，即有选择性的外包和托管，不牵涉到人员和资产的转移，同时又可以利用到各个行业信息化建设中的好的方法、工具和技能以及专业知识。总之，就是在确保资金利用的效率和安全运营的前提下，吸引社会资本和市场的力量投入到智慧城市的建设中来。
如今，居民对所居住的城市有越来越多的期待，他们希望高品质的生活、希望参与到公共话语中，并希望城市管理者卓有见地。满足这些期待并不容易，需要城市管理者完成深刻的思维转变，从更整合的视角，系统化理解城市不同体系之间的内在联系。
上文就是道尔智控小编解答贡献者：（閑人到人间）回答的关于“智慧城市的发展面临哪些问题”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，现在接着继续述说下文用户【舞林萌猪】贡献的“无人驾驶汽车的问题和解决方法”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
无人驾驶汽车的问题和解决方法
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最佳答案百度发明的用于控制自动驾驶车辆的方案，可以在自动驾驶车辆出现网络故障时，根据故障的等级自动切换网络运营商，并在执行切换操作的过程中按照自动驾驶决策控制自动驾驶车辆，从而提高自动驾驶的安全性。
集微网消息，Apollo Day技术开放日在北京亦庄Apollo Park举办。百度副总裁、自动驾驶技术部总经理王云鹏首先分享了百度Apollo自动驾驶在无人化、商业化等方面的里程碑。
王云鹏表示：“2021年，百度Apollo在首钢园全面落实了‘无人化+商业化’样板间，2022年将在亦庄全力打造‘智能交通示范区高地’，依托无人化、5G云代驾、车路协同的技术积累，实现适合中国城市复杂路况的技术路线，快速抢占自动驾驶技术制高点。”
目前，随着自动驾驶技术的发展，自动驾驶车辆需要依赖网络进行通信，实现路线下发、紧急情况上报、紧急情况控车、云代驾等各类车辆控制处理。然而，在实际环境中，经常会由于各类原因导致自动驾驶车辆的网络出现异常，从而导致自动驾驶车辆存在一定的安全隐患。
为提高自动驾驶车辆的安全性，百度在2021年7月28日申请了一项名为“用于控制自动驾驶车辆的方法、装置、设备、介质和产品”的发明专利（申请号：202110856969.9），申请人为北京百度网讯科技有限公司。
根据该专利目前公开的相关资料，让我们一起来看看这项技术方案吧。如上图，为该专利中发明的用于控制自动驾驶车辆的方法的流程示意图，首先，自动驾驶系统需要先获取车辆的网络信息，网络信息由车辆中搭载的终端设备对自动驾驶车辆的网络状态进行监测而得到，包括：网络时延、网络带宽、网速等。
其次，响应于确定网络信息满足预设的网络故障条件，确定自动驾驶车辆的自动驾驶模式。预设的网络故障条件可以判断网络是否出现故障，例如有：网络时延大于预设的阈值、网络带宽小于预设的阈值、网速小于预设的阈值、以及其他各类能够判断网络健康状态的条件等。当出现这些网络故障时，就判断需要开启自动驾驶模式，包括：驾驶员手动驾驶、车辆自主驾驶、云代驾等模式。
该过程中，还可以根据目标驾驶模式对于网络的依赖程度以及网络故障程度，确定用于对驾驶状态进行调整的自动驾驶决策。并且，目标驾驶模式对网络的依赖程度越高、网络故障的程度越高，则确定的自动驾驶决策的限制力度就越大，例如当网络出现严重故障时，只能切换为驾驶员手动驾驶模型，而无法使用云代驾、自动驾驶等方法。
最后，基于上述判断和分析，就可以对自动驾驶车辆执行网络运营商切换操作，并在执行网络运营商切换操作的过程中，按照自动驾驶决策控制自动驾驶车辆，从而提高了目标网络运营服务商的切换效果。
文章图片2
如上图，为该方案用于控制自动驾驶车辆时的应用场景示意图，该方案的执行主体为安装在自动驾驶车辆中的终端设备，自动驾驶车辆可以通过网络和服务器进行通信。之后，终端设备会响应于网络故障以及自动驾驶决策模式，从而切换车辆的网络运营商，并在切换自动驾驶车辆的网络运营商时进行降速，从而提高自动驾驶安全性。
上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（舞林萌猪）回答的关于“无人驾驶汽车的问题和解决方法”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，接下来继续简述下文用户【颜值区总司令】解答的“智能网联什么意思”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
智能网联什么意思
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最佳答案一、定义与内涵
一般我们说“自动驾驶”或者“无人驾驶”，更普适的说法是“智能车”（智能汽车）。其实”智能汽车“与下图看到的“智能网联汽车”是类似的概念，一般不会刻意强调他们的区别。简单来说，智能汽车也就代表了智能网联汽车。
1.智能汽车
智能汽车的”智能“有两种模式：
自主式智能汽车（Autonomous Vehicle）：指依靠自车所搭载的各类传感器对车辆周围环境进行感知，依靠车载控制器进行决策和控制并交由底层执行，实现自动驾驶。
网联式智能汽车（Connected Vehicle）：就是车辆通过V2X通信的方式获取外界的环境信息并帮助车辆进行决策与控制。
这两种智能的模式都在各自往前发展，同时也在融合，其融合的结果就是智能网联汽车（Intelligent and Connected Vehicle）。
并且当”智能“和“网联”一词一起出现，“智能”一般做狭义理解，即”自主式智能“；当”智能“单独出现，一般做广义理解，即涵盖了”自主式智能“和“网联式智能”。
所以才有上文的智能汽车也就代表了智能网联汽车一说。
2.车联网
以车内网、车际网和车云网为基础，按照约定的通信协议和数据交换标准实现车与X（人、车、路、云等系统）之间进行无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现智能交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络。
车联网包括了车内网、车际网和车云网三个网络层次，三网的融合才是一个完整的“车联网”的概念。
3.智能网联汽车
到现在你应该很清楚智能网联汽车由智能和网联两部分组成，现在就让我们给智能网联汽车下一个明确的定义吧。
定义：搭载先进的车载传感器、控制器、执行器的装置，并融合了现代的通信与网络技术。实现了车与X（人、车、路、云等系统）之间进行智能化的信息交换、共享，具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制等功能，可综合实现安全、高效、舒适、节能行驶，并最终实现替代人类操作的新一代汽车。
人与智能网联汽车作类比
二、分级
一辆汽车从需要驾驶员全神贯注驾驶到不需要驾驶员可以自行驾驶，可以想象不是一蹴而就的，会经历几个阶段。
在车辆的智能化分级中，工业界目前采用最多的标准是由国际汽车工程师协会（SAE）制定的。
在L0级时，车辆没有辅助系统，驾驶员需要全神贯注，手眼并用。
在L1级时，车辆有横向或者纵向辅助系统，但驾驶员仍需要集中注意力，手眼并用。
在L2级时，车辆有横向和纵向辅助系统，驾驶员仍需要观察环境，但可以临时解放手和眼。
在L3级时，车辆在紧急情况下会发出请求驾驶员接管，驾驶员全程需要有接管意识，驾驶员解放手和眼。
在L4级时，车辆即使在紧急情况下（可以自己处理）也不会发出请求驾驶员接管，驾驶员不需要有接管意识，可以解放手和大脑。
在L5级时，车辆可以实现完全自动驾驶，车辆不需要驾驶员，并且将不再需要方向盘、制动和油门踏板、后视镜。
此外，工信部组织中国汽车工程学会、清华大学等单位共同编写的《节能与新能源汽车技术路线图》中设置了《智能网联汽玍技术路线图》一章,创造性的使用了智能化与网联化两个维度对智能网联汽车进行分级。
对于智能网联汽车的理解许多相关团队都给出了智能网联汽车的含义，中国汽车工业协会对智能网联汽车做了如下定义：智能网联汽车是利用现代通讯和网络技术，在车上装载传感器，从而实现复杂环境的感知，若路端也加装相应的传感器及通讯设备，则可以实现车端和路端的信息共享。同时车上的计算单元利用融合技术、深度学习算法等技术实现信息融合、智能决策，执行器按照计算单元发出的指令执行相应动作，使汽车在高效节能的情况下安全行驶，最终实现汽车的智能化操控，从而代替人来完成汽车行驶过程。智能网联汽车就是将互联网技术和人工智能融入到汽车产品中，使三者进行了一个很好的跨界应用。智能化技术可以让汽车在脱离人的情况下自主的获得信息。
以上就是道尔智控小编解答(颜值区总司令)贡献关于“智能网联什么意思”的答案，接下来继续为你详解用户（法兰）解答“造成城市交通拥堵的主要原因英语”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
造成城市交通拥堵的主要原因英语
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最佳答案根本原因是人口过多。
其他原因：
一是我国盲目快速推动城市化进程，而各地的城市化进程过程中，却没有相应的在城市基础设施建设以及城市管理方面加强改进，这样，就会导致城市交通拥堵现象的发生。
二是我们的道路设计有些也欠科学，比如，在一些城市道路当中，绿化带的设置明显不科学，还有一个方面就是道路上的红绿灯设置有些也不科学，这样，无形之中会把交通拥堵的现象恶化。
三是群众的道德素质也有待提高，有一些道路拥堵如果每个人都能非常自觉的遵守交通规则和礼让道德以及先后秩序，那么，拥堵是不会出现的或者可以及时缓解，但事实恰恰不是如此。
扩展资料：
未来城市开发需要在城市形态、土地开发的相关政策以及交通模式来减少交通需求。交通拥堵已经产生的情况下，则是通过智能化的交通管理来缓解交通拥堵，使交通适应当今城市的状态。
这就是我们经常说的建设公交主导型交通体系来缓解并且避免交通拥堵。
要通过互联网+交通来实现城市交通系统的功能的整体提升。智能交通是智慧城市非常重要的核心之一，我们国家有 600 多个建制市，都在建智能交通系统，有一两千个县城在建 ITS 相关的功能设施的建设。
但是，在我国大规模的各个城市 ITS 建设过程中，有严重的瓶颈，现在建的 ITS 实际上是 IT+TS，并不是真正的 ITS。交通系统，特别是城市交通系统的大数据，很多城市都建立一个或者多个交通信息平台，但是这些平台只解决了我们在实验室、控制中心可以看到的交通状况，用这个数据平台无法控制、优化一个城市的竞争的解决方案。
参考资料：城市交通拥堵_百度百科
以上就是道尔智控小编解答(法兰)贡献关于“造成城市交通拥堵的主要原因英语”的答案，接下来继续为你详解用户（适者生存）解答“智慧城市是什么与什么相结合的产物”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
智慧城市是什么与什么相结合的产物
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最佳答案1、第三方平台开发
随着分布式缓存、计算的出现，随之而来的问题是如何实现第三方平台的建立和开发。如果智慧城市的技术供应商想要实现与政府部门的合作，就必须考虑到资源、数据、API等的安全性，因为只有这样才能够创建新的智能、新的应用和新的体验。
当然，所谓的第三方平台开发并不是简单的创建一个“智慧城市APP”，需要将所有的注意力集中到一种先进的审核机制，以便清楚的了解、确定哪些应用是可以在真实环境中的开放及应用。
2、分布式计算
在智慧城市中，由于网络发展太快，导致处理数据的也在加快，这不仅使城市管理者不能够将所有内容重新发送到“云”中集中处理，同时还加大了数据处理的难度。
因此，必须建立具有本地处理资源的高价值节点，作为分布式网络中的分层参与者进行无缝运行。另外，市政基础设施还必须融合成一个完善的分布式处理架构，一个可扩展的生活系统，连接丰富的数据。
3、高速、低延迟网络
高速、低延迟的无线通信网络是智慧城市建设的首要要求，这也是5G网络的出现会得到如此多关注的原因。
4、先进的“防灾”能源
在智慧城市解决方案，最重要的是可持续、安全且可防灾的能源网络。如果没有这一子系统，智慧城市就不足以被称为智慧城市。所以没有一个IT工程师可以在没有UPS（不间断电源）和备用电源的情况下建立一个数据中心。
5、安全隐私
智慧城市从一开始就应该将“安全”整合到智能城市平台，因为不安全的解决方案是不被接受的。而且近年来随着视频监控系统、家庭看护摄像头等被侵入的现象，智慧城市系统在整合资源时更应该提出更安全、高效的产品和解决方案，访问协议和通信需要高级的安全架构来防范恶意代理。
6、传感器与数据
通过天气、风向和强度、路面温度和条件，空气质量、辐射、污染物、脚踏车辆、车辆交通、野生动物、土壤水分、噪声污染以及光照水平等的数据检测、感知来捕获大量的数据信息，因为Smart需要一个相应的分层架构来处理这些数据并得出相应结论而采取行动。
7、硬件维护及可升级性
可以说没有一个人或一件事在部署一个全局的系统时能做到百分百的完美，因此智慧城市系统的基础设施在日后更是需要政府多加维护和升级。
尤其是在实际操作过程中，不仅不能够破坏城市架构的正常进行和规划，更不能硬件设施的运行。因此需要在智慧城市建设前期考虑到后期的维护和升级，必须建立一个完善且规范的服务器架构。
8、用户界面
对于消费类设备，由于现在的通信设备已经实现了由有线（PC）到无线（智能手机）再到环境（如亚马逊的Alexa）接口的转变。所以同样的真正的智慧城市也必然会将城市内的公共区域转变成一个个接口，并通过增强现实与环境的互动进行定义，从而提升智慧城市的空间互动感。
9、优化设计
从各个城市公共基础设施的设计来看，大多走的都是实用路线，其实在这个基础上也可以设计的更加唯美、生动，让城市变得更富吸引力。
就像在没有出现智能手机时，根本想象不到产品设计的重要性，除了实用性以外，大众的审美也在进一步提高。对于城市而言也是一样，如果每个城市都能改变设计思路，也许智慧城市的潜力将会变得更大。
智慧城市的应用及内容：
1、智能交通系统
通过道路收费系统、多功能智能交通卡系统、数字化交通智能信息管理系统等多种模式的数据整合，提供基于交通预测的智能交通灯控制、交通疏导、出行提示、应急事件处理管理平台；帮助进行城市路网优化分析；为城市规划决策提供支持。
2、智慧能源系统
以物理清洁能源为目标，以我国的智能电网为基础，将现代先进的传感测量技术、通讯技术、信息技术、计算机技术和控制技术与清洁能源高度集成而形成的新型能源网。
它以充分满足用户对能源的需求和优化资源配置、确保能源供应的安全性、可靠性和经济性、满足环保约束、保证能源质量、适应能源市场化发展等为目的，实现对用户可靠、经济、清洁、互动的能源供应和增值服务。
3、智慧物流及建筑服务系统
智慧物流利用RFID、BarCode、EDI、GNSS、GIS、GUID、现代网络技术和普适计算等技术，兼容国际国家标准，打造“现代大物流”公共服务平台，利用基于位置的物联网技术实现物流过程中物物之间信息交换、共享，对物流各环节进行实时跟踪和监控。
实现物流全过程数字化、信息化、智能化、高效化，融合物流、信息流和资金流，调整物流结构，提升天津物流产业水平，降低物流成本，提供物流效率。
4、城市指挥中心
传统意义上的城市建设和治理通常是以单个部门为中心，关注各自孤立的目标而没有把对整个城市的影响进行全盘考虑。智慧城市是一个单一整体，同时又能拆分为许多互通互联的子系统。
各子系统发送重要的事件消息给城市指挥中心，指挥中心有能力对这些事件进行协调处理和提供指导性的处理方案。
5、智慧医疗
在城市“老年化”不断加剧的今天，社区远程医疗照顾系统能有效的节约社会资源，高效的服务于大众。电子健康档案系统和医疗公共服务平台的建立能解决目前突出的“看病难，看病贵”的医患矛盾。
6、城市公共安全
利用现代信息技术，以互联网、无线通信技术为平台，以数字地理信息为基础，结合移动定位系统、数字通信技术和计算机软件平台，为城市管理者提供声、像、图、文字四位一体的城市数字化管理平台。
实现针对城市部件的检查、报警、紧急事件处理、指挥调度、督察督办等功能。如：食品安全追溯、危险品安全处置、灾害预警与处理等。
7、城市环境管理
对水、大气等与人类生活环境紧密相关的各种资源进行信息实时采集和监控，及时发现和处理各种污染事件产生；借助先进的数据挖掘、数学模型和系统仿真，提升环境管理决策水平。达到节能减排，同时提升经济效益和社会效益的目的。
8、政府公共服务平台
通过电子政务，公共物流服务，公共交通信息服务等政府公共服务平台，改变“公告栏”式的政府网站，将其变成“服务型”的业务网站，树立服务型政府为民办事的形象。为市民提供各种咨询信息和服务，提高市民的生活质量和满意度。
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有哪些好用的大数据平台
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最佳答案一、医疗大数据 看病更高效
除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞，其都处于不断的进化的过程中。在发现诊断疾病时，疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。
在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。
医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法进行大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。政府和医疗行业是推动这一趋势的重要动力。
二、生物大数据 改良基因
自人类基因组计划完成以来，以美国为代表，世界主要发达国家纷纷启动了生命科学基础研究计划，如国际千人基因组计划、DNA百科全书计划、英国十万人基因组计划等。这些计划引领生物数据呈爆炸式增长，目前每年全球产生的生物数据总量已达EB级，生命科学领域正在爆发一次数据革命，生命科学某种程度上已经成为大数据科学。
我们来看看今天的准妈妈们，除了要准备尿布、奶瓶和婴儿装，她们还会把基因测试列入计划单。基因测试能让未来的父母对于他们未出生的baby的健康有更多的了解。对基因携带者筛查和胚胎植入前诊断，使一个家庭孕育小孩的过程产生了巨大改变。
当下，我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用，通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储，利用建立基于大数据技术的基因数据库。大数据技术将会加速基因技术的研究，快速帮助科学家进行模型的建立和基因组合模拟计算。基因技术是人类未来战胜疾病的重要武器，借助于大数据技术的应用，人们将会加快自身基因和其它他生物的基因的研究进程。未来利用生物基因技术来改良农作物，利用基因技术来培养人类器官，利用基因技术来消灭害虫都即将实现。
与全球蒸蒸日上的生物大数据创新发展热潮相比，中国的研发及应用才拉开帷幕。我国有四大方面非常欠缺：其一，国内现有的生物大数据分析能力虽然与欧美相差不大，但是在数据分析构架、软件系统与先进的IT技术接轨上有待提升。其二，国外在生物大数据领域的领先人才多，尽管我们也有国际顶级刊物上发表的论文和成果，总体而言，国内高水准团队还是少。其三，欧美讲求成果应用，层出不穷的分析软件可被实验室、临床、产业多方应用。其四，在生物大数据理论研究、标准制定和广泛应用上，中国都亟待全面跟进。
三、金融大数据 理财利器
金融行业的大数据面临的往往是同样的问题，但是情况可能要好点，类似企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。但是对于单个银行来说，同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的，其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候，确实需要大量数据做相关性分析，但是很多数据来源于政府各个职能部门，包括工商税务，质量监督，检察院法院等，这些数据短期仍然是无法拿到。还有就是企业或个人本事日常产生的各种行为数据更难拿到，那么对客户的风险性评估还是得借用原来的老方法而已。
大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品；美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务，如有竞争的信用额度；招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息，里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息。
可见，大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：
（1）精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐
（2）风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈
（3）决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制
（4）效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理
（5）产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品
四、零售大数据 最懂消费者
零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一层面是依据客户购买产品，为客户提供可能购买的其它产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势，有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。零售行业的数据对于产品生产厂家是非常宝贵的，零售商的数据信息将会有助于资源的有效利用，降低产能过剩，厂商依据零售商的信息按实际需求进行生产，减少不必要的生产浪费。
未来考验零售企业的不再只是零供关系的好坏，而是要看挖掘消费者需求，以及高效整合供应链满足其需求的能力，因此信息科技技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素。不论是国际零售巨头，还是本土零售品牌，要想顶住日渐微薄的利润率带来的压力，在这片红海中立于不败之地，就必须思考如何拥抱新科技，并为顾客们带来更好的消费体验。
想象一下这样的场景，当顾客在地铁候车时，墙上有某一零售商的巨幅数字屏幕广告，可以自由浏览产品信息，对感兴趣的或需要购买的商品用手机扫描下单，约定在晚些时候送到家中。而在顾客浏览商品并最终选购商品后，商家已经了解顾客的喜好及个人详细信息，按要求配货并送达顾客家中。未来，甚至顾客都不需要有任何购买动作，利用之前购买行为产生的大数据，当你的沐浴露剩下最后一滴时，你中意的沐浴露就已送到你的手上，而虽然顾客和商家从未谋面，但已如朋友般熟识。
五、电商大数据 精准营销法宝
电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，除了精准营销，电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单15分钟内将货物送上门，提高客户体验。马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货，以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测。
电商可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供基于现金流的小额贷款，电商业也可以将此数据提供给银行，同银行合作为中小企业提供信贷支持。由于电商的数据较为集中，数据量足够大，数据种类较多，因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间，包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。依托大数据分析，电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计，生产企业的库存管理和计划生产，物流企业的资源配制，生产资料提供方产能安排等等，有利于精细化社会化大生产，有利于精细化社会的出现。
六、农牧大数据 量化生产
大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产，降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候农牧民做好自然灾害的预防工作。大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植，减少哪些品种农作物的生产，提高单位种植面积的产值，同时有助于快速销售农产品，完成资金回流。牧民可以通过大数据分析来安排放牧范围，有效利用牧场。渔民可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼范围等。
由于农产品不容易保存，因此合理种植和养殖农产品对十分重要。如果没有规划好，容易产生菜贱伤农的悲剧。过去出现的猪肉过剩、卷心菜过剩、香蕉过剩的原因就是农牧业没有规划好。借助于大数据提供的消费趋势报告和消费习惯报告，政府将为农牧业生产提供合理引导，建议依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。农业关乎到国计民生，科学的规划将有助于社会整体效率提升。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。相对于过去雇佣飞机成本将大大降低，同时精度也将大大提高。
七、交通大数据 畅通出行
交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。但是，问题和困境也非常突出，从各个城市的发展状况来看，智能交通的潜在价值还没有得到有效挖掘：对交通信息的感知和收集有限，对存在于各个管理系统中的海量的数据无法共享运用、有效分析，对交通态势的研判预测乏力，对公众的交通信息服务很难满足需求。这虽然有各地在建设理念、投入上的差异，但是整体上智能交通的现状是效率不高，智能化程度不够，使得很多先进技术设备发挥不了应有的作用，也造成了大量投入上的资金浪费。这其中很重要的问题是小数据时代带来的硬伤：从模拟时代带来的管理思想和技术设备只能进行一定范围的分析，而管理系统的那些关系型数据库只能刻板的分析特定的关系，对于海量数据尤其是半结构、非结构数据无能为力。
尽管现在已经基本实现了数字化，但是数字化和数据化还根本不是一回事，只是局部的提高了采集、存储和应用的效率，本质上并没有太大的改变。而大数据时代的到来必然带来破解难题的重大机遇。大数据必然要求我们改变小数据条件下一味的精确计算，而是更好的面对混杂，把握宏观态势；大数据必然要求我们不再热衷因果关系而是相关关系，使得处理海量非结构化数据成为可能，也必然促使我们努力把一切事物数据化，最终实现管理的便捷高效。
目前，交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。科学的安排信号灯是一个复杂的系统工程，必须利用大数据计算平台才能计算出一个较为合理的方案。科学的信号灯安排将会提高30％左右已有道路的通行能力。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。
八、教育大数据 因材施教
随着技术的发展，信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。
在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。美国利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。举一个比较有趣的例子，教师的高考成绩和所教学生的成绩有关吗？究竟如何，不妨借助数据来看。比如美国某州公立中小学的数据分析显示，在语文成绩上，教师高考分数和学生成绩呈现显著的正相关。也就是说，教师的高考成绩与他们现在所教语文课上的学生学习成绩有很明显的关系，教师的高考成绩越好，学生的语文成绩也越好。这个关系让我们进一步探讨其背后真正的原因。其实，教师高考成绩高低某种程度上是教师的某个特点在起作用，而正是这个特点对教好学生起着至关重要的作用，教师的高考分数可以作为挑选教师的一个指标。如果有了充分的数据，便可以发掘更多的教师特征和学生成绩之间的关系，从而为挑选教师提供更好的参考。
大数据还可以帮助家长和教师甄别出孩子的学习差距和有效的学习方法。比如，美国的麦格劳-希尔教育出版集团就开发出了一种预测评估工具学生评估他们已有的知识和达标测验所需程度的差距，进而指出学生有待提高的地方。评估工具可以让教师跟踪学生学习情况，从而找到学生的学习特点和方法。有些学生适合按部就班，有些则更适合图式信息和整合信息的非线性学习。这些都可以通过大数据搜集和分析很快识别出来，从而为教育教学提供坚实的依据。
在国内尤其是北京、上海、广东等城市，大数据在教育领域就已有了非常多的应用，譬如像慕课、在线课程、翻转课堂等，其中就应用了大量的大数据工具。
毫无疑问，在不远的将来，无论是针对教育管理部门，还是校长、教师，以及学生和家长，都可以得到针对不同应用的个性化分析报告。通过大数据的分析来优化教育机制，也可以做出更科学的决策，这将带来潜在的教育革命。不久的将来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。
九、体育大数据 夺冠精灵
从《点球成金》这部电影开始，体育界的有识之士们终于找到了向往已久的道路，那就是如何利用大数据来让团队发挥最佳水平。从足球到篮球，数据似乎成为赢得比赛甚至是奖杯的金钥匙。
大数据对于体育的改变可以说是方方面面，从运动员本身来讲，可穿戴设备收集的数据可以让自己更了解身体状况。媒体评论员，通过大数据提供的数据更好的解说比赛，分析比赛。数据已经通过大数据分析转化成了洞察力，为体育竞技中的胜利增加筹码，也为身处世界各地的体育爱好者随时随地观赏比赛提供了个性化的体验。
尽管鲜有职业网球选手愿意公开承认自己利用大数据来制定比赛策划和战术，但几乎每一个球员都会在比赛前后使用大数据服务。有教练表示：“在球场上，比赛的输赢取决于比赛策略和战术，以及赛场上连续对打期间的快速反应和决策，但这些细节转瞬即逝，所以数据分析成为一场比赛最关键的部分。对于那些拥护并利用大数据进行决策的选手而言，他们毋庸置疑地将赢得足够竞争优势。”
十、环保大数据 对抗PM2.5
前年7月21日北京遭遇特大暴雨，在一天之内，平均降雨量达164毫米，也是北京市61年以来最大规模暴雨。此次暴雨因来势凶猛而给广大市民生活带来巨大影响。其实，摊上这种事儿，最主要的还是需要气象部门及时、准确地做出预警，并协同其他运营商部门，将这种预警信息第一时间下发到北京市民（包括在京旅行的人士）。也正是如此，前年的那场暴雨不仅暴露出了管理工作上的漏洞，也引起了业内人士关于一场“大数据”的探讨。
气象对社会的影响涉及到方方面面。传统上依赖气象的主要是农业、林业和水运等行业部门，而如今，气象俨然成为了二十一世纪社会发展的资源，并支持定制化服务满足各行各业用户需要。借助于大数据技术，天气预报的准确性和实效性将会大大提高，预报的及时性将会大大提升，同时对于重大自然灾害，例如龙卷风，通过大数据计算平台，人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。天气预报的准确度的提升和预测周期的延长将会有利于农业生产的安排。
尤其是进入秋冬季以来，我国多个城市爆发雾霾天气，空气污染严重。随着PM2.5对于人体健康的危害日益被公众熟知，人们对于“雾霾假”的呼声也越来越高。有人调侃，重度污染天走在上班路上就是一台“人肉吸尘器”。
由此看来，依靠大数据分析北京或其他城市空气污染的形成及对策，任重道远。一是数据的来源。高耗能企业的生产规模、排放量这些数据是否层层上报，准确统计？掌握此数据的部门是否能向社会公开？北京500万辆汽车所加汽油到底有哪些成分，产生的尾气对空气污染指数的“贡献”率到底多大？二是要冲破数据挖掘分析应用的技术壁垒，当然前提就是数据公开。
在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。目前，NOAA每年新增管理的数据量就高达30PB。由NWS生成的最终分析结果，就呈现在日常的天气预报和预警报道上。
十一、食品大数据 舌尖上的安全
民以食为天，食品安全问题直是国家的重点关注问题，关系着人们的身体健康和国家安全。近几年，毒胶囊、镉大米、瘦肉精、洋奶粉等食品安全事件不断考验着消费者的承受力，让消费者对食品安全产生了担忧。
近几年外国旅游者减少了到中国旅游，进口食品大幅度增加，这其中一个主要原因就是食品安全问题。随着科学技术和生活水平的不断提高，食品添加剂及食品品种越来越多，传统手段难以满足当前复杂的食品监管需求，从不断出现的食品安全问题来看，食品监管成了食品安全的棘手问题。此刻，通过大数据管理将海量数据聚合在一起，将离散的数据需求聚合能形成数据长尾，从而满足传统中难以实现的需求。在数据驱动下，采集人们在互联网上提供的举报信息，国家可以掌握部分乡村和城市的死角信息，挖出不法加工点，提高执法透明度，降低执法成本。国家可以参考医院提供的就诊信息，分析出涉及食品安全的信息，及时进行监督检查，第一时间进行处理，降低已有不安全食品的危害。参考个体在互联网的搜索信息，掌握流行疾病在某些区域和季节的爆发趋势，及时进行干预，降低其流行危害。政府可以提供不安全食品厂商信息，不安全食品信息人们提高食品安全意识。
当然，有专业人士认为食品安全涉及到从田头到餐桌的每一个环节,需要覆盖全过程的动态监测才能保障食品安全,以稻米生产为例,产地、品种、土壤、水质、病虫害发生、农药种类与数量、化肥、收获、储藏、加工、运输、销售等环节,无一不影响稻米安全状况,通过收集、分析各环节的数据,可以预测某产地将收获的稻谷或生产的稻米是否存在安全隐患。
大数据不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息技术的发展，食品监管也面临着众多的各种类型的海量数据，如何从中提取有效数据成为关键所在。可见，大数据管理是一项巨大挑战，一方面要及时提取数据以满足食品安全监管需求；另一方面需在数据的潜在价值与个人隐私之间进行平衡。相信大数据管理在食品监管方面的应用，可以为食品安全撑起一把有力的保护伞。
十二、政府调控和财政支出 大数据令其有条不紊
政府利用大数据技术可以了解各地区的经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据数据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据还还可以帮助政府进行监控自然资源的管理，无论是国土资源、水资源、矿产资源、能源等，大数据通过各种传感器来提高其管理的精准度。同时大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。
大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理。政府运作效率的提升，决策的科学客观，财政支出合理透明都将大大提升国家整体实力，成为国家竞争优势。大数据带个国家和社会的益处将会具有极大的想象空间。
十三、舆情监控大数据 名探柯南
《黑猫警长》大家都很熟悉，它讲述的是“黑猫警长”如何精明能干、对坏人穷追不舍、跌宕起伏的故事情节。拿到大数据时代背景下的话，虽然它也能体现“黑猫警长”的尽职尽责、聪明能干，但更多的会归结到一个问题：为何还是如此的被动、低效？疾病可以预防，难道犯罪不能预防么？
答案是肯定的。美国密歇根大学研究人员就设计出一种利用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法份子侵扰片区的方法。具体做法是，研究人员通过大量的多类型数据（从人口统计数据到毒品犯罪数据到各区域所出售酒的种类、治安状况、流动人口数据等等），创建一张波士顿犯罪高发地区热点图。同时，还将相邻片区等各种因素加入到数据模型中，并根据历史犯罪记录和地点统计并不断修正所得出的预测数据。
国家正在将大数据技术用于舆情监控，其收集到的数据除了解民众诉求，降低群体事件之外，还可以用于犯罪管理。大量的社会行为正逐步走向互联网，人们更愿意借助于互联网平台来表述自己的想法和宣泄情绪。社交媒体和朋友圈正成为追踪人们社会行为的平台，正能量的东西有，负能量的东西也不少。一些好心人通过微博来帮助别人寻找走失的亲人或提供可能被拐卖人口的信息，这些都是社会群体互助的例子。国家可以利用社交媒体分享的图片和交流信息，来收集个体情绪信息，预防个体犯罪行为和反社会行为。最近警方通过微搏信息抓获了聚众吸毒的人，处罚了虐待小孩的家长。
大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。其实，不论是哪个行业的大数据分析和应用场景，可以看到一个典型的特点还是无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据，用户业务活动和交易记录，用户社交数据，这些核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集就构成一个完整的大数据生态环境。
以上就是道尔智控小编解答(誓言被冲成谎言)解答关于“有哪些好用的大数据平台”的答案，接下来继续为你详解用户（世间慌乱）解答“智能网联汽车的常见故障实训报告”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
智能网联汽车的常见故障实训报告
本文贡献者：【世间慌乱】， 疑问关键字：h智能交通， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案1、基于车辆编队在智能交通场景中的应用背景，建立了基于智能驾驶员模型的车辆队列控制模型，分析了车辆通信中延迟对队列控制稳定性的影响，提出了一种基于车对车通信更新延迟的故障诊断方法，用于判断故障是否发生的决策变量是利用中值和均值的统计特征计算得到的。设计了两层滑动窗口对决策变量进行平滑处理，实现决策变量的实时自适应计算； Jarque BERA 用于测试一段时间内接收端时延更新的统计分布的正态性。如果分布明显偏离正态分布，则认为通信质量已经恶化。在试验现场采集车速数据和车通信时延数据，模拟不同场景下车通信更新延迟的统计分布特征，验证车通信时延对智能网联协同控制的车辆。结果表明，车对车通信延迟会导致协同控制过程中控制率发生剧烈变化，基于更新延迟的通信故障诊断方法可以有效诊断车对车通信质量是否恶化。
2、作为列车地面通信子系统的关键设备，轨道列控系统的核心子系统，无线通信设备单元直接关系到其运行可靠性对整个列控系统的安全稳定。显然，当轨道交通无线通信子系统出现故障时，可以快速准确地判断故障它对提高轨道交通系统的运行效率和安全性起着至关重要的作用。目前无线通讯设备存在故障维修人员一般根据经验判断可能的故障原因，有时只能盲目尝试，维修效率低，严重影响设备利用率在设备或系统出现故障时，迫切需要一个智能系统，能够指导维护人员以最低的成本和最快的准确定位和排除故障它可以辅助决策系统。该系统可以通过知识的积累不断提高系统的故障诊断和维护决策能力，降低对维护人员的要求。
3、在智能故障诊断方面，国内外专家学者进行了大量的理论和实验研究，取得了许多有价值的成果。然而，智能诊断技术的目的是主要用于电力设备、大型旋转机械和车辆维修，较少涉及无线通信设备，在国内尤为突出出去。近年来随着我国轨道交通建设和列控系统的完善，对无线通信设备的可靠性和安全性要求越来越高故障诊断技术的研究越来越受到重视。
4、同济大学刘迅等人采用模糊逻辑系统和神经网络的方法控制无线通信设备的单体研究了一种故障和全局故障诊断方法，有效提高了神经网络的容错能力，有利于无线通信设备的故障诊断尝试。当获得的系统故障特征信息准确完整时，这些方法大部分都能达到满意的诊断结果。
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