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深度学习和流量标志的多模式LLM ...
自动驾驶汽车（AVS）需要可靠的交通标志识别和健壮的车道检测功能，以确保在复杂和动态的环境中实现安全的导航。本文介绍了一种综合方法，结合了先进的深度学习技术和多模式大型语言模型（MLLMS），以实现全面的道路。对于交通标志识别，我们系统地评估了Resnet-50，Yolov8和RT-Det，在Resnet-50中以99.8％的状态效果达到99.8％，Yolov8的精度为98.0％，尽管具有较高的计算机复杂性，但在RT-DECT上的精度达到了96.6％的精度。对于车道检测，我们提出了一种基于CNN的分割方法，通过多项式曲线拟合增强了，该方法在有利条件下肝脏高精度。更重要的是，我们引入了一个轻巧的，多模式的，基于LLM的框架，该框架直接进行了调整的指令，以调整您的小而多样化的数据集，从而消除了对Intial预处理的需求。该框架有效地处理了各种车道类型，复杂的交叉点和合并区域，可以通过不利条件下的推理来提高车道检测可靠性。尽管有限制可用的培训资源，但我们的多模式方法表明了高级推理能力，达到了53.87％的所有准确性（FRM），这一问题总体上是82.83％的总体确保（QNS），在清晰的条件下，泳道的检测准确性为99.6％，在夜间和93.0％的情况下为93.0％的雨水，以及8.0％的雨水，以及8.8的范围。道路退化（95.6％）。拟议的综合框架显着增强了AV感知的可观性，从而极大地促进了在各种和充满挑战的道路方案中更安全的自主驾驶。
我们的奴隶制和人类贩运statement-2025。 ...
关于Tritax Big Box REIT PLC公司是唯一一款专门用于投资英国大型物流仓库资产（“大盒子”）的车辆，并致力于为股东提供有吸引力和可持续的回报。投资并积极管理现有的建筑投资，适合大型箱子开发的土地以及主要是通过前远期资助的基础交付的，该公司专注于大型，位置良好的现代大型物流资产，让他们在长期租赁上制定租户的租户（至少长达12年（通常为12年））（通常是12年），并具有向上居住的租金和地理位置上的多样性和地理位置多样性的多样性和地理位置多样性的多样性和多样性的多样性。截至2024年12月31日，该公司的投资组合包括116个资产，其价值为65.4亿英镑，其中包括所有远期资助的发展承诺。根据替代投资基金经理指令，公司已任命Tritax Management LLP（“经理”）为替代投资基金经理。经理由FCA授权，并向公司提供所有相关的管理和咨询服务。由于该公司是由经理管理的英国办公室业务，因此该公司本身没有员工。公司内部支出的大部分是针对第三方专业服务，包括法律公司，财务顾问，经纪人，存款服务，会计服务，市场营销和公关机构，IT支持，人力资源服务和内部办公服务，例如家具和设备。与网站的收购，开发和筹集资金有关，公司与房地产经理，资产经理，承包商和银行互动。此外，上面提到的公司的供应商和资产经理可以代表公司与供应商互动。Tritax Big Box Developments（TBBD）是Tritax Big Box REIT PLC关联合作伙伴，致力于物流开发。TBBD专门识别和确保战略土地，并开发满足现代企业不断发展的需求的大规模最佳课堂物流设施。有关Tritax Big Box REIT PLC的更多信息，请访问https://www.tritaxbigbox.co.uk。有关Tritax组的更多信息，请访问www.tritax.co.uk。在此声明中对“我们”的引用是给公司的。公司治理TBBR委员会通过结构化委员会制度负责包括现代奴隶制在内的ESG风险和机会。由经理资产管理主管主持的ESG委员会负责提供ESG战略。该委员会向经理的执行委员会和公司董事会报告，ESG主任在季度董事会会议上提供更新。此外，董事会任命了一个“ ESG冠军”，他定期与经理的ESG董事会面，讨论ESG问题并报告给更广泛的董事会。对于新的开发项目，Tritax Big Box Developments进行了针对项目的特定风险评估，并且Tritax Big Box Developments Board审查了这些风险评估。经理还聘请专家顾问，向董事会和
交通管理 - 沃克 - 路上代码 -
该文档最初是在2004年3月3日在Roads Advisory Group上的交通管理人员认可的。修订得到咨询小组的认可，并获得了主要道路执行董事计划和技术服务的批准。咨询小组由西澳大利亚州主要道路（主要道路），澳大利亚交通规划与管理研究所（WA部门）（AITPM），民用承包商联合会（CCF），公共工程工程研究所（WA）（WA）（IPWEA）（IPWEA），交通管理协会（TMAA），WA当地政府协会（WALGA），交通管理培训培训培训商和工程师（WA）。由主要道路，IPWEA（WA Division）和Walga的成员组成的专业技术委员会提供了有关本文档各个部分的技术建议。对本文档的修订可能会不时地反映出技术，标准或立法的变化以及行业的反馈，但尚未得到咨询小组的认可。该文档的用户被警告以确保他们使用的是当前的文档，该文档可在Main Roads网站www.mainroads.wa.gov.au上找到；转到“技术与商业”>“在道路上工作”
使用CNN
和技术（A），Rajahmundry，AP，印度。摘要 - 本文集中于开发基于软件的识别模块，该模块与车辆的板载摄像头系统集成在一起。使用OPENCV，系统通过调整，颜色归一化和边缘检测来预处理图像。经过Tensorflow，Keras和Image Data Generator训练的卷积神经网络（CNN），通过增强和预处理流量符号数据集来增强分类精度。一旦确定了流量标志，就可以使用文本到语音转换提供实时语音反馈，从而使驾驶员可以在不分散注意力的情况下接收警报。使用Django构建的后端管理整个管道，确保无缝处理，模型执行和用户交互。结果表明，即使在不同的照明和天气条件下，系统也可以准确识别流量标志，并且可以正确识别并实时宣布交通标志。通过将基于CNN的图像识别与语音反馈相结合，该系统大大改善了驾驶员的帮助，从而使驾驶更安全。索引术语 - 流量标志识别，卷积神经网络（CNN），图像数据生成器，OPENCV，深度学习，实时检测，语音帮助，计算机视觉，机器学习，Django，Tensorflow，Tensorflow，Keras，Keras，驾驶员帮助，道路安全，道路安全。
交通拥堵？研究揭示了蚂蚁流畅流动流的秘密
这种策略可以使人类流动性更加有效。Guerrieri说：“将来，自动驾驶汽车的交通系统可能受到蚂蚁行为的启发。就像昆虫通过信息素一样，在智能道路上，连接和自动化的车辆（CAV）可以使用先进的通信技术与彼此进行交流，并与道路基础设施管理进行交流。以这种方式，它们可以形成协调的排，以高速移动，并在平行车道上近距离移动。这种方法可以提高交通效率，提高服务水平并减少气体排放。”
原始研究纸机学习基于4G LTE网络中的流量预测。喀麦隆移动运营商的案例研究
摘要：移动订户越来越多地要求宽带服务的可用性，而无线电资源允许连接它们的无线电资源是有限的。了解移动互联网消费趋势和订户流量需求对于实现现有无线电资源的管理至关重要。但是，由于移动网络的复杂性，可能很难理解和描述移动用户的数据使用模式。在这项研究中，我们研究和表征移动网络中的数据使用模式和用户行为以执行流量需求预测。我们利用了通过历史电信运营商（HTO）网络的移动网络测量和计费平台收集的数据集，称为U2020/MAE。我们阐明了不同的网络因素，并通过将HTO的移动用户作为用例来研究它们如何影响数据使用模式。然后，我们将移动用户的数据使用模式进行比较，考虑到总数据消耗，网络访问，每个用户创建的会话数，吞吐量和用户满意度级别与服务。最后，我们提出了一个使用机器学习模型来使用HTO数据来预测流量需求的应用程序。关键字：LTE核心网络，流量，机器学习，预测简介
一项有关加密方法的调查，以确保无人机流量管理的通信
2022年最常见的民用无人机应用程序是娱乐使用。但是，事实证明，它们对人类无法以安全且效率的方式进行的操作至关重要[1]。世界上无人机的数量每年增长13％，许多研究重点是提高其运营能力。他们的性能正在不断提高，它们是越来越多的应用程序的最佳解决方案。他们目前是基础架构监控，区域扫描，紧急交付服务和其他应用程序的最相关和成本效益的解决方案。它们也可以通过监视和喷洒田野，进行运输，以帮助限制城市中心的拥塞，以监视安全摄像机无法使用或更昂贵的地区，用于电信目的，以及将媒体和娱乐作为便宜的航空摄像机或创建新节目的地区，以帮助限制城市中心的交通，以帮助限制田野，以帮助限制田野的交通，以帮助限制。 他们还可以在智能城市中发挥重要作用，并在物联网（IoT）系统或无线传感器网络（WSN）中使用[2]。 uas由用于操作无人机及其通讯方式的所有组件组成。 以最简单的形式，一个UAS包括一个无人机和GC，但是高级系统可以包括其他参与者，例如UTM系统和中间地面站，用于管理不同无人机和最终用户之间的通信。 由于UAS的特征，大多数通信链接都是无线的。 如图2所示，UAS具有三个主要通信轴。 第二轴是在受控领空飞行时在UAS和UTM系统之间。。他们还可以在智能城市中发挥重要作用，并在物联网（IoT）系统或无线传感器网络（WSN）中使用[2]。uas由用于操作无人机及其通讯方式的所有组件组成。以最简单的形式，一个UAS包括一个无人机和GC，但是高级系统可以包括其他参与者，例如UTM系统和中间地面站，用于管理不同无人机和最终用户之间的通信。由于UAS的特征，大多数通信链接都是无线的。如图2所示，UAS具有三个主要通信轴。第二轴是在受控领空飞行时在UAS和UTM系统之间。首先，任何无人机和地面控制站（GCS）之间都有链接，命令，遥测，视频和其他特定于任务的数据都会传输。这些链接可以在物理或逻辑上分离，因为这些不同类型的数据并非总是在同一通道上发送。遥测信息从UAV或GCS发送到UTM系统，以监视流量和组织空间。反过来，UTM系统广播紧急地理围区，并根据其权威水平，向特定的无人机或GC发送传达建议或直接轨迹修改。最后，第三种通信发生在两个无人机之间。他们可以交换环境信息或用作路由器，以将数据传输到远程GCS或UTM。安全目标将根据传输信息的敏感性而有所不同。本文档审查了文献，以通过不同的加密技术来保护运输层以实现这些安全目标。
新的主要阴性IL6ST变体扩展了依赖GP130的Hyper-Ige综合征的免疫学和临床光谱
摘要 - 对网络入侵检测系统的评估需要足够数量的混合网络流量，即由恶意和合法流动组成。特别是获得现实的合法流量很难。合成网络流量是响应不足或不完整的现实数据集的工具之一。在本文中，我们仅着重于合成产生高质量的合法流量，而我们不会深入研究恶意交通。对于这项特定任务，最近的贡献利用了高级机器学习驱动的方法，特别是通过生成对抗网络（GAN）。但是，对GAN生成的数据的评估通常会忽略关键属性，例如协议依从性。我们的研究通过提出一组全面的指标来解决差距，以评估合成合法网络流量的质量。为了说明这些指标的价值，我们通过简单但有效的概率生成模型Bayesian Network（BN）将面向网络的gans进行了经验比较。根据我们提出的评估指标，基于BN的网络流量产生的表现优于基于ART GAN的对手。在我们的研究中，BN产生了更现实和有用的合成良性流量，并同时最大程度地减少了计算成本。
关于协调的车队规模对交通效率的影响
摘要 - 我们研究了运输网络上的交通分配问题，考虑到个人驾驶员和由中央运营商控制的大型车队的需求（最小化车队的平均旅行时间）。我们将这个问题视为两人凸局游戏，我们研究了以总需求份额来衡量的协调舰队的规模如何影响无政府状态的价格（POA）。我们表明，对于两端网络，在某些情况下，车队必须在实际影响POA之前达到最低份额，否则这保持不变。此外，对于并行网络，我们证明，在适当的假设下，POA在舰队共享中单调性不足。索引术语 - 运输网络，游戏理论，传统控制。