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紧急响应时间在挽救生命中起着至关重要的作用，尤其是在交通拥堵和不可预测的事件可能会延迟救护车到达的城市环境中。本文探讨了用于紧急车辆智能路线优化，利用人工智能（AI），物联网（IoT）技术和动态流量分析的新颖框架。我们提出了一个实时自适应路由系统，该系统集成了机器学习（ML），以与流量基础架构进行预测建模和IOT支持的通信。使用模拟的城市环境评估该系统，与传统方法相比，响应时间降低了35％。这项工作为智能紧急系统的未来进步及其融入智能城市奠定了基础。
紧急车辆的智能路线优化
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