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智能交通系统(ITS)的进步促使人们引入越来越多具有自动驾驶功能的车辆。尽管如此,ITS中的智能自动化并不仅限于自动驾驶汽车。正在努力在至关重要的水平上建立交通系统的有效性,例如,街道和文物的结构(信号灯,交通岛,公交车站,停车场等),交通信号的控制和设置取决于移动性模式预测的方向。

这些应用程序中的每一个都需要处理大量信息,以删除必要的信息并做出全球决策。战略层面上更严格的控制环路结合了工作信号灯和协调交通信号灯,以实现最大吞吐量,并避免由于意外情况(例如不幸事故)而造成的交通拥堵。在很多时候,尽管事实上这些事件似乎只需要本地干预,却没有世界范围的视野,但社区活动却可能促使更大范围内的僵局。众所周知,机器学习实际上与众多领域的所有任务相关,并且可以通过智能和自适应自动化来实现有效性。


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