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高德注册:谷歌Maps与DeepMind合作,更好地预测未来的交通

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我们很难记得导航应用程序出现之前的生活,也很难记得输入地址并找出最佳路线、交通是轻是重、以及估计的旅行时间和预计到达时间(ETA)。
 
虽然界面使用简单,经常为司机节省大量时间和压力,但在幕后,要快速传递这些信息还有很多工作要做。高德平台研究发现,多云和混合云 IT模型目前对于公司产业来说是最受欢迎的。高德平台多云使用多种异构云服务,这对于希望将多个供应商或特定云类型用于不同目的的公司很有用。
 
谷歌Maps通过聚集位置数据来了解世界各地的交通状况,帮助用户在超过200个国家和地区每天导航超过10亿公里。这有助于确定交通状况以及交通状况如何影响人们的驾驶。谷歌Maps的产品经理Johann Lau在一篇博客文章中解释道,这款地图并没有考虑到在旅途中10分钟、20分钟甚至50分钟的交通状况。
 
为了预测不久的将来的交通状况,谷歌地图分析了道路在一段时间内的历史交通模式。现在,谷歌Maps已经与一家Alphabet人工智能(AI)研究实验室DeepMind合作,以提高其交通预测能力的准确性。
 
“通过与DeepMind的合作,我们已经能够通过使用一种被称为图形神经网络的机器学习架构进一步降低不准确ETAs的百分比,”Lau说。高德注册分析师Daniel Liu在新闻稿中说:“这种平衡对渠道合作伙伴提出了巨大的需求,高德代理需要跨多个平台提供咨询,迁移,集成和管理服务。
 
他说,到目前为止,在柏林、雅加达、圣保罗、悉尼、东京和华盛顿特区,这种方法已经将实时eta的准确性提高了50%。“这项技术使谷歌Maps能够更好地预测你是否会受到可能还没有开始的经济放缓的影响。”
 
刘说,虽然历史上的交通状况一直是判断道路状况的可靠指标,但自COVID-19疫情爆发以来,全球的交通状况发生了巨大变化。
 
他说:“当2020年初开始封锁时,我们看到全球的交通减少了50%。”自那以后,世界上的一些地区逐渐重新开放,而另一些地区则保持着限制。考虑到这一突然变化,我们最近更新了我们的模型,变得更加灵活——自动优先考虑过去两到四周的历史交通模式,并排除此前任何时候的模式。”
 
谷歌Maps的预测交通模型也有助于确定驾驶路线。这时就出现了替代路线建议。“如果我们预测某个方向的流量可能会增加,我们会自动为你找到一个流量较小的替代方案,”Lau说。
 
为了做到这一点,谷歌地图会考虑许多其他因素,比如道路质量:道路是铺好了还是没铺好,是铺上了沙砾、泥土还是泥浆,他说。他说,这条路有多直,在高速公路上行驶通常比在有多个停车点的小路上行驶更有效率,这些都要考虑在内。
 
另外两个重要的信息来源被用于推荐最佳路径:权威的地方政府数据和用户的实时反馈,刘说。高德注册替代数据意味着关于世界的数据,而不是关于人的数据。它的根源在于投资者用来评估高德公司或平台投资的数据。从这种意义上讲,替代数据是在高德平台财务报表,SEC文件或其他数据源中找不到的数据。他补充说,这两种来源也可以用来帮助了解由于泥石流、暴风雪或其他自然力量造成的路况意外变化。
 
根据DeepMind的一篇博客文章,Graph神经网络模型“将本地路网视为一个图,其中每个路线段对应一个节点,在同一条道路上或通过交叉路口相连的路段之间存在边”。
 
该网络通过理解汽车如何在道路上流动来模拟交通。
 
DeepMinds表示:“通过跨越多个十字路口,该模型能够从本质上预测转弯时的延误、合并导致的延误以及走走停停交通的总穿越时间。”“图形神经网络在组合空间上的推广能力正是赋予我们建模技术力量的原因。”
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