2021-03-17 16:45:46

百香果nlp(nlp.100xg.cn):欢迎提交人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)、大数据(big data)、机器学习(ML)、数据挖掘(DM)、知识图谱、智能硬件、工业互联网、工业机器人、云计算、5G网络、物联网、边缘计算(MEC)、机器人流程自动化(RPA)、前沿科技相关的公司、术语、API接口、项目、生成器、解决方案、开放平台产品、ai算法、ai模型、源码、sdk\模块、软件系统、在线/离线工具等领域词条。快速提交,并将在这里展现。

交通知识图谱是将汇聚、治理之后的交通厅内系统数据,指标化、标准化的构建动态知识图谱关联,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务、跨网络的关联查询与数据共享;交通知识图谱是利用大数据、机器学习及自然语言处理等技术,满足决策者、业务人员及平台群众的智能化检索、推荐、挖掘、问答、分析、呈现等功能,实现数据增值,提升交通管理部门治理能力,实现管理部门决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化,为交通强国赋能。

介绍

交通作为海量个体在时间与空间维度上的移动现象,本质上是复杂的知识图谱,深度交叉挖掘每个交通个体在城市空间下的完整出行链路与人车路环境及事件建的交叉关系,是精细化开展城市交通治理的前提。人-车-路-空间单元之的关系从一阶向多阶转变,关系规模超过百万亿级别,检索、计算的时空复杂度超过关系数据库的应对极限。以建立大规模城市交通知识图谱为例,针对城市人口规模在千万级别的城市,人与人之间、人与车之间、人与空间单元之间、车与路之间的将超过百万亿级别。


计算机语言:Java、JavaScript、PHP、Python、C#、Android、Objective-C、Go语言、c/C++、NodeJS、Swift、R语言。

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