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　　凯发k8ღ★。凯发k8国际首页登录ღ★，ChatGPTღ★！凯发天生赢家一触即发ღ★！凯发k8国际ღ★，智慧生活ღ★，k8凯发ღ★，凯发k8娱乐官网app下载ღ★，《人工智能》杂志由工业和信息化部主管ღ★，中国电子信息产业发展研究院ღ★、赛迪工业和信息化研究院（集团）有限公司主办（CN 10-1530/TPღ★，ISSN 2096-5036）ღ★，双月刊ღ★，每期重点围绕一个主题ღ★，收录业界专家学者的观点见解和研究成果ღ★。《人工智能》2022年第4期封面主题是ღ★：智能交通——人工智能助力交通强国建设ღ★。

　　同济大学软件学院院长ღ★，同济大学电子与信息工程学院和软件学院教授ღ★，博士生导师男的插曲女的下面菠萝蜜APP下载ღ★，国际欧亚科学院院士ღ★。国务院发展研究中心国际技术经济研究所顾问委员会委员ღ★，中国发明协会会士ღ★，科学中国人2014年度人物奖获得者ღ★。主持了国家“十二五”重大专项项目ღ★、国家“十三五”重点研发计划项目ღ★、国家自然科学基金委重点项目等多项国家级项目ღ★。获2020年上海科技进步奖一等奖等奖项ღ★。

　　（1.同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室ღ★，上海 201804ღ★；2.同济大学 软件学院ღ★，上海 201804ღ★；3.杭州萧山国际机场有限公司 安全管理部ღ★，浙江 杭州 311227）

　　摘要ღ★：智慧飞行区建设是近年来机场建设的新兴热点之一ღ★，但受制于技术发展的瓶颈ღ★，现阶段的智慧飞行区建设仍处于草创阶段ღ★，落地项目较少ღ★、建设成本高昂ღ★、运行效果不佳ღ★。随着“四型机场”建设目标的逐步推进凯发手机appღ★，基于人工智能的智慧飞行区将迎来广阔的应用前景ღ★。为了更好地掌握智慧飞行区建设的发展现状和重点研究问题ღ★，本文基于中国知网ღ★、Engineering Village和Web of Science数据库的专业检索ღ★，全面汇总分析了2000—2022年智慧飞行区建设领域发表的32篇中文文献和95篇外文文献ღ★。结果显示ღ★，该领域自2015年起迅速发展ღ★，截至2022年5月底ღ★，来自16个国家的研究机构参与发表过智慧飞行区建设相关文献ღ★。中国是发表智慧飞行区建设相关文献最多的国家之一ღ★，研究方向主要为围界安防的可视化精准防范ღ★、工程施工的数字化全程掌控ღ★、风险隐患的智能化提前告警ღ★、运行资源的集约化共享管理ღ★、站坪交通的高效化车路协同ღ★。本文进一步对智慧飞行区建设研究中存在的空缺及未来重点关注问题提出建议ღ★。

　　摘要ღ★：人工智能思想ღ★、方法ღ★、技术正在引领包括交通运输系统及其学科等诸多领域的革命性变化ღ★。交通运输系统的高度随机性ღ★、模糊性ღ★、不确定性ღ★、复杂性等特点催生了交通人工智能的提出和发展ღ★，不仅能够为破解交通问题提供全新思路与科技支撑ღ★，同时也为人工智能理论和方法的系统性创新提供重要载体ღ★。本文从人工智能本质及其发展脉络以及交通系统应用问题与需求出发ღ★，概述了交通人工智能及其提出背景和专业内涵ღ★，从交通感知与预测ღ★、交通系统诊断与决策男的插曲女的下面菠萝蜜APP下载ღ★、交通智能管控ღ★，以及交通出行服务等方面综述了交通人工智能的研究现状ღ★，并探讨了交通人工智能的发展方向与趋势ღ★。研究成果旨在促进交通系统工程与人工智能学科的交叉融合发展ღ★，开辟交通人工智能创新研究领域ღ★，具有重要的前瞻性与引领性ღ★。

　　关键词ღ★：交通人工智能ღ★；交通运输系统ღ★；智能交通运输系统ღ★；智能感知ღ★；数据智能ღ★；智能控制ღ★；智能网联

　　摘要ღ★：模仿学习是智能体从专家轨迹数据中学习获得尽可能靠近专家策略决策的智能学习方法ღ★。近年来ღ★，模仿学习已从早期的行为克隆发展到了逆强化学习ღ★、生成对抗模仿学习ღ★，以及多智能体模仿学习ღ★。而目前自动驾驶技术中传感器获取外界信息的能力与深度学习实现的感知环境能力都日趋完善ღ★，在决策部分ღ★，依靠基于规则的模型可应对大部分常见驾驶场景ღ★，但针对规则模型中不适用的极端场景ღ★，如何智能化实现安全决策男的插曲女的下面菠萝蜜APP下载ღ★，仍是当前研究的热点问题男的插曲女的下面菠萝蜜APP下载ღ★。本文综述了模仿学习在自动驾驶领域的代表性工作ღ★，详细讨论了它们的优势与不足并指出了它们未来的发展趋势ღ★。

　　（1.北京四通智能交通系统集成有限公司ღ★，北京 100081ღ★；2. 国家智能交通产业技术创新战略联盟凯发手机appღ★，北京 100081）

　　摘要ღ★：本文回顾了国内外智能交通系统发展的历史过程ღ★，总结了智能交通系统发展演进的主要阶段ღ★，对每个阶段的重点发展内容ღ★、代际特征进行了解析ღ★。以电子化和信息化为特征的传统智能交通系统发展已经成熟ღ★，以网联化和协同化为特征的新一代智能交通系统正在发展之中ღ★，未来以数智化和自动化为特征的下一代智能交通系统发展已初见端倪ღ★。

　　（1.上海交通大学 电子信息与电气工程学院ღ★，上海 200240ღ★；2. 上海电科智能系统股份有限公司ღ★，上海 200063）

　　摘要ღ★：随着人工智能ღ★、车联网等技术不断发展ღ★，交通智慧化建设不断推进ღ★，大幅提升了交通效率与出行的便利性凯发手机appღ★。在智慧交通场景下ღ★，一些计算密集型车辆应用和技术（如自动驾驶男的插曲女的下面菠萝蜜APP下载ღ★，轨迹规划等）得以快速发展和应用ღ★。这些数据驱动与时延敏感的应用往往需要短时间内完成大量的数据处理和分析等计算任务ღ★。因此ღ★，这些新型应用在赋予了智能车辆更好的用户体验的同时ღ★，也对感知能力和计算能力有了更高的需求ღ★。近年来ღ★，基于移动边缘计算的任务卸载成为一种能够有效应对移动终端设备自身计算资源不足的新型模式ღ★。现有的研究工作主要关注于不同车辆之间的资源竞争或者不同边缘服务器的卸载选择问题ღ★。然而ღ★，实际的车辆任务卸载场景中ღ★，多边缘服务器的协同对于优化整个任务卸载系统的计算资源分配至关重要ღ★。本文针对基于多边缘服务器的车辆任务卸载场景ღ★，初步探索一个基于多智能体深度强化学习的任务协同框架ღ★，分布式地为每个边缘服务器学习任务卸载决策模型ღ★。特别地ღ★，为了增强多边缘服务器之间的协同能力ღ★，可以从以下两个方面对多智能体强化学习算法MADDQN进行优化ღ★。一方面ღ★，利用邻居信息增强各强化学习智能体的状态建模ღ★；另一方面,除了对当前时刻状态的观测ღ★，本文引入时空预测模块ღ★，挖掘各路口车流量的时空依赖ღ★，对未来时刻每个智能体所在路口的车流量进行预测ღ★，从而增强对未来时刻车辆任务负载的预测能力ღ★。

　　（1.同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室ღ★，上海 201804ღ★；2. 同济大学 电子与信息工程学院ღ★，上海 201804ღ★；3.同济大学 土木工程学院ღ★，上海 200092）

　　摘要ღ★：智能交通系统要求交通参与者能够实现全方位和高效率的信息传输ღ★，以缓解交通拥堵ღ★，提高行车安全ღ★，减少交通事故ღ★。轮胎作为车辆与道路唯一接触的部分ღ★，通过内置传感器ღ★，搭建能与车辆道路实时“沟通”的智能轮胎至关重要ღ★。本文针对道路运输系统中存在的超速ღ★、超载等问题ღ★，利用摩擦纳米发电原理ღ★，结合折纸技术ღ★，设计制造折纸-摩擦电自供能感绿色智能轮胎ღ★。结果表明ღ★：折纸结构的巧妙利用显著增加了摩擦起电和静电感应效应ღ★，对放大器件输出效率发挥着关键作用ღ★。此外ღ★，利用Ori-TENG 输出的短路电流可应用于对行车速度的动态监测ღ★，在11～80 km/h的车速范围内ღ★，短路电流与车速间的相关性高达96%凯发手机appღ★。该自供能绿色智能轮胎的研发为提高行车安全与车路协同水平提供了新思路ღ★。

　　摘要ღ★：边缘计算作为近年来与新一代通信技术男的插曲女的下面菠萝蜜APP下载ღ★、物联网ღ★、人工智能等技术协同爆发的新兴技术ღ★，能够在靠近智能交通用户的边缘提供低延迟和高可靠性的资源密集型服务ღ★。本文首先从技术特点ღ★、应用分类等多个方面介绍了边缘计算核心技术的研究现状ღ★，然后针对智能交通系统的特色需求对边缘计算赋能下的智能交通关键技术进行了分析与探讨ღ★，接着总结了边缘计算在智能交通中应用所面临的挑战ღ★，最后展望了未来的技术发展方向ღ★。边缘计算赋能的智能交通系统有望深入推动道路交通行业的数字化转型与智能化升级ღ★。

　　（1.上海市制造业创新中心（智能网联汽车）ღ★，上海 201800ღ★；2.上海淞泓智能汽车科技有限公司ღ★，上海 201800）

　　摘要ღ★：智能网联汽车是汽车产业发展的必然趋势ღ★，上海对智能网联汽车产业始终保持高度重视ღ★、积极支持ღ★、全力推动的态度ღ★。本文将从上海市智能网联汽车发展背景ღ★、应用场景ღ★、要素分析ღ★、现存问题ღ★，以及工作展望等方面ღ★，探索上海市智能网联汽车产业从道路测试向规模化示范应用迅猛发展的缘由ღ★。

　　（1.国家市场监管总局缺陷产品管理中心ღ★，北京 100101ღ★；2. 国家市场监管重点实验室（产品缺陷与安全）ღ★，北京 100101）

　　摘要ღ★：智能汽车是全球汽车产业发展的战略方向ღ★，然而智能汽车事故频发给技术研究与应用带来了挑战ღ★。本文重点关注智能汽车事故凯发手机appღ★，首先ღ★，对美国和中国智能汽车事故情况进行了深入分析ღ★，认为智能汽车事故与传统汽车事故存在明显特征差异ღ★；其次ღ★，分析了智能汽车事故数据特征ღ★，基于传统事故深度调查经验ღ★，综合提出了智能汽车事故深度调查流程ღ★；最后ღ★，结合近期发布的汽车安全监管沙盒制度ღ★，提出了智能汽车场景识别安全应对策略凯发手机appღ★。研究成果将为智能汽车事故调查ღ★、安全研发与质量改进提供参考ღ★。

　　摘要ღ★：在智能交通云环境下ღ★，用户接入ღ★、数据共享ღ★、服务外包等核心业务方面均面临着隐私泄露问题ღ★。然而ღ★，现有的同态加密算法虽然为外包服务中隐私问题提供了解决方法ღ★，但该算法对密文无法执行复杂非线性运算ღ★。本文提出了一种基于全同态加密算法的神经网络预测方案ღ★，由模型训练ღ★、预处理ღ★、数据加密ღ★、密文运算ღ★、近似激活等五个过程组成ღ★。该预测方案通过改进BFV加密算法使得密文在运算时能更好地控制噪声增长ღ★；通过在神经网络中使用多项式函数替换非线性激活函数ღ★，解决了非线性激活函数给同态加密算法运算带来的计算问题ღ★。实验结果验证了基于全同态加密算法的神经网络预测方案的有效性ღ★。