随着城市人口、机动车数量与日俱增，现有城市交通设施已无法满足日益增长的交通需求，再加之城市交叉路口通行效率低、事故预警系统缺乏等因素，城市道路安全事故频发。据相关数据统计，每年因交叉路口交通事故死亡的人数约占总交通事故死亡人数的20%，加快城市智能运输系统建设，加强智能交叉路口管理迫在眉睫。
机器之心原创 作者：Shixin Gu 参与：Hao、Panda 交叉路口是自动驾驶系统所面临的难点之一。今年五月，来自宾夕法尼亚大学、本田研究院和乔治亚理工学院的研究者提出了一种使用深度强化学习帮助自动驾驶汽车通过交叉路口的方法。机器之心技术分析师 Shixin Gu 对这项研究进行了解读，论文原文可访问：https://arxiv.org/abs/1705.01196 对无人汽车的研究已经不再仅仅局限于识别交通灯或交通标志的简单过程，而已经扩展到了多个生活场景中。用于衡量自动汽车的一个关键标准是看自动汽
本文介绍了蓝桥杯算法的实现，该算法使用图中的欧拉路径，通过搜索算法找到图中的欧拉路径，使得每个点恰好被访问一次，然后输出该路径上的点，如果不存在这样的路径，则输出-1。
题目描述 Description 城市C是一个非常繁忙的大都市，城市中的道路十分的拥挤，于是市长决定对其中的道路进行改造。城市C的道路是这样分布的：城市中有n个交叉路口，有些交叉路口之间有道路相连，两个交叉路口之间最多有一条道路相连接。这些道路是双向的，且把所有的交叉路口直接或间接的连接起来了。每条道路都有一个分值，分值越小表示这个道路越繁忙，越需要进行改造。但是市政府的资金有限，市长希望进行改造的道路越少越好，于是他提出下面的要求： 1． 改造的那些道路能够把所有的交叉路口直接或间接的连通
城市C是一个非常繁忙的大都市，城市中的道路十分的拥挤，于是市长决定对其中的道路进行改造。
【项目团队】Chathuranga Liyanage, Sandali Jayaweera
HD Map，高清地图，在自动驾驶领域被看得很重，因为它能提供prior知识，让感知难度降低，同时让规划有的放矢。
1083: [SCOI2005]繁忙的都市 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 1319 Solved: 878 [Submit][Status] Description 城市C是一个非常繁忙的大都市，城市中的道路十分的拥挤，于是市长决定对其中的道路进行改造。城市C的道路是这样分布的：城市中有n个交叉路口，有些交叉路口之间有道路相连，两个交叉路口之间最多有一条道路相连接。这些道路是双向的，且把所有的交叉路口直接或间接的连接起来了。每条道路都有一
1638: [Usaco2007 Mar]Cow Traffic 奶牛交通 Time Limit: 5 Sec Memory Limit: 64 MB Submit: 618 Solved: 217 [Submit][Status] Description 农场中,由于奶牛数量的迅速增长,通往奶牛宿舍的道路也出现了严重的交通拥堵问题.FJ打算找出最忙碌的道路来重点整治. 这个牧区包括一个由M (1 ≤ M ≤ 50,000)条单行道路(有向)组成的网络,以及 N (1 ≤ N ≤ 5,000)个交叉路口
他们在交叉路口配备可跟踪交通模式的摄像头和传感器，以实时了解交通模式并缓解交通拥堵的情况，目前已经有30个路口配备了这种摄像头和传感器，其中大部分都位于中央商务区，该市计划在未来三个月内将这一技术铺设到80个路口。
1083: [SCOI2005]繁忙的都市 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 2925 Solved: 1927 Description 城市C是一个非常繁忙的大都市，城市中的道路十分的拥挤，于是市长决定对其中的道路进行改造。城市C的道 路是这样分布的：城市中有n个交叉路口，有些交叉路口之间有道路相连，两个交叉路口之间最多有一条道路相连 接。这些道路是双向的，且把所有的交叉路口直接或间接的连接起来了。每条道路都有一个分值，分值越小表示
HD Map，高清地图，在自动驾驶领域被看得很重，因为它能提供prior知识，让感知难度降低，同时让规划有的放矢。高清地图目前有两条路，即激光雷达扫描为主的高成本制图方法和摄像头为主的低成本制图方法。
Petr is a detective in Braginsk. Somebody stole a huge amount of money from a bank and Petr is to catch him. Somebody told Petr that some luxurious car moves along the roads without stopping.
当人们穿过人群达到最终目标时，通常可以安全地驾驶而不必过多考虑。他们可以从他人的行为中学习，并注意避免的任何障碍。而对于机器人，这种导航概念是一种挑战。
智慧生活是未来发展的主题，研究表明，通勤时间对人们生活幸福度具有较大的影响，因此如何有效的减少人们通勤时间，实现以人为本的生活理念，是急需解决的问题。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
交通信号灯是指挥交通运行的信号灯，也称红绿灯，由红灯、绿灯、黄灯组成。红灯表示禁止通行，绿灯表示准许通行，黄灯表示警示。三种颜色的指示灯亮的时间并不是随意设置的，合理的设置各个指示灯的时间，可以有效地疏导交通流量、提高道路通行能力，减少交通事故。本文主要通过使用博途软件、西门子S7-300编辑红绿灯的控制逻辑程序来讲解指示灯控制流程工作，以便在后续的研究过程中更熟悉设备运行。
id就是交叉路口的名字，x，y是交叉口的坐标，不像opencv或者显示屏驱动一下，这里的坐标就是左下角是原点。
近段时间，路虎正在开发它的自主城市驾驶系统(Autonomous Urban Drive System)，希望能在未来10年内为车主们带来SAE标准下的Level 4自动驾驶。Level 4意味着汽车
毋容置疑，谷歌旗下的Waymo是世界领先的无人驾驶开发公司。其在郊区环境下的无人车开发领域成就斐然。前段时间，Waymo已经表示将在今年年底前向亚利桑那州府凤凰城城郊的居民推出无人驾驶汽车出租服务。
最近，Waymo发布了一段视频：他们的自动驾驶汽车在交叉路口航行，交通信号灯已关闭，由一名站在交叉路口中间的执勤人员指挥交通。当执勤人员做出一个小手势时，汽车就会穿过十字路口。
交通拥堵是困扰城市居民的老大难问题，尤其是部分老旧城区路段，越来越难以满足出行车辆的日益增长的现状。如何化解交通拥堵呢？本篇就为大家介绍基于智慧路灯杆的“智能红绿灯”应用方案。
在自己平时浏览一些大量图片类的网站时,你会发现无论是你pc端下拉滚动条,还是移动端手动滑屏时,最终呈现的图片有时候会有所延迟,这是一种预先加载图片资源的方式,也就是俗称懒加载,实现该效果,通常有两种方式,分别是线性式(下拉窗帘式的)和渐进式(拨开晨雾见日明)图片加载,至于前者这里暂且不谈,本文主要是介绍后者,在本文中主要给img标签添加一data-src属性(实际图片URL),以及src属性(存储相同图像的非常小的分辨率路径图片),在加载图片时,给用户过度从模糊淡入到图片清晰,当然更重要的是其中的js处理,如果文有误导的地方,欢迎路过的老师多提意见和指正
【新智元导读】 斯坦福大学的新研究构建一个名为 NoScope 的深度学习视频对象检测系统，利用视频的局部性对 CNN 模型进行优化，相比当前性能最好的 YOLOv2 或 Faster R-CNN 速度加快了1000倍，同时仍保持高精度。这一系统在安防、交通等领域有着巨大的应用价值和潜力。 视频数据正在爆炸性地增长——仅英国就有超过400万个CCTV监控摄像头，用户每分钟上传到 YouTube 上的视频超过300小时。深度学习的最新进展已经能够自动分析这些海量的视频数据，让我们得以检索到感兴趣的事物，检测到
随着城市人口、机动车数量与日俱增，现有城市交通设施已无法满足日益增长的交通需求，再加之城市交叉路口通行效率低、事故预警系统缺乏等因素，城市道路安全事故频发。据相关数据统计，每年因交叉路口交通事故死亡的人数约占总交通事故死亡人数的20%，加快城市智能运输系统建设，加强智能交叉路口管理迫在眉睫。因此，随着物联网、5G的发展，车联网的概念应运而生。
编辑 / 陶昱璇 近年来，在关于自动驾驶道路安全的研究中，对行人的关注度似乎远高于自行车骑手。 但随着自动驾驶汽车在道路上变得越来越普遍，这个问题值得大家关注——骑自行车的人需要长时间与汽车并排行驶，他们需要依靠与司机的双向互动来确定对方的意图。 与行人相比，自行车与自动驾驶汽车之间的行为互动更为复杂。这是未来几代自动驾驶汽车要解决的重大挑战。目前，自动驾驶汽车对自行车骑手提供的直接反馈非常少，这让自动驾驶汽车很难做出重要决定。是否可以安全超车？是否可以转换车道？双方都只能靠猜。但是，这将让道路变得非常
导读：上一期介绍了无人驾驶的发展现状，今天我们来了解一下深度学习和机器学习的不同实践和运用（文末更多往期译文推荐） GoodData数据科学和机器学习高级总监Arvin Hsu 认为，尽管深度学习和机
剑桥大学工程师们用15到20分钟教会了AI有关驾驶的基本知识，而这个过程可能会让人类花费几十个小时。
当地时间8月26日，马斯克亲自上线开启了一场FSD Beta V12试驾直播，引百万人现场围观。
使用ArcGIS Network Analyst模块进行最佳路径分析，可以根据不同的需求，进行相关设置，得到不同意义的最佳路径。例如，省汽油;省驾驶时间;省等待时间;交叉路口最少;自驾旅游可以规划沿途风景最好的路径等等。
2021年8月4日，襄阳市车联网先导区建设项目一期招标公告发布，合同估算价108670400.00元。 建设规模：襄阳市车联网先导区建设项目分三期，主要对主城区448个红绿灯路口进行智能化改造，并搭建后台运营支撑平台。一期主要完成樊城区、高新区、襄州区范围内共71个路口的智能化改造及相应平台建设；二期主要完成樊城区、高新区、襄城区、襄州区范围内共289个路口的智能化改造及相应平台建设；三期主要完成东津新区和鱼梁洲范围内共88个路口的智能化改造及相应平台建设。主要建设内容包括交叉路口基础施工，购置安装路侧通信
2022年7月25日，汉江智行科技有限公司发布《襄阳市车联网先导区建设项目（二期）》招标公告，合同估算价 123922370.07 元。 建设规模：襄阳市车联网先导区建设项目（二期）建设内容包括:对襄城区、樊城区、高新区及东津新区，共 173 个路口的智能设施采购、施工、安装、部署建设等以满足 V2X 应用场景和智慧交管的需求；营运车辆、重点车辆等车辆的智能网联车载终端建设；并完善智能网联平台，接入新增路口的路侧设备及车载终端数据，以支撑车联网先导区更大范围的日常运营。 其他：围绕项目的实际应用，结合工信、
Hetero-ConvLSTM: A Deep Learning Approach to Traffic
针对在 5G V2X 领域中路侧开放基础架构（Road Side Open Infrastructure，RSOI）的空白，近日，在上海开源信息协会组织下，由上海白玉兰开源开放研究院、东南大学、南开大学、九州云、一汽富晟、天翼智联、东揽智能等多家单位共同倡议，联合发起 OpenV2X 开源项目，同时发布《5G 车路协同开源项目 OpenV2X 架构白皮书》，阐述计划开源的 OpenV2X 的价值定位、目标架构、功能规划和初步原型展示。OpenV2X 将在 6 月底正式公布源码。更多信息请详见《5G 车路协同开源项目 OpenV2X 架构白皮书》（文末点击阅读原文阅读下载白皮书）。
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
/* 【题意】 给定一棵树，标记一节点，则与该节点所连的边都被标记，问最少需要标记多少个节点使得所有边都被标记； 或者说给定一个树型城堡，在交叉路口放一个士兵，则与该路口相连的路都被守住， 问最少需要派遣多少个士兵来守住这个城堡 dp[father].yes= （ min(dp[child].yes,dp[child].no) 之和） dp[father].yes=（ min(dp[child].yes,dp[child].no) 之和） */
允中 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 去年5月7日，一辆特斯拉Model S轿车在美国佛罗里达州发生严重车祸，直接撞上一辆转弯中的货车，造成特斯拉车主丧生。 针对这一事件，美国国家交
随着物联网越来越普遍，用例越来越多，某些应用程序将需要实时或接近实时的分析。而企业物联网系统却无法单独安装在云上。
轨迹预测问题之所以具有挑战性，是因为智能体的动作是随机的，并且取决于他们的目的地、与其他智能体的社会交互、以及其所在场景的物理约束。预测还必须对不同场景中不断变动的智能体数量和类型具有泛化性。基于神经网络的预测算法往往很难编码类似的信息，因为标准的神经网络架构只接受固定的输入、输出和参数维度；而对于这类预测任务，这些参数维度会因场景而异。之前的论文或利用面向智能体（agent-centric）的方法进行轨迹预测，例如 SocialLSTM [1]，Social GAN [2]；或利用面向空间结构（spatial-centric）的编码方式解决这个问题，例如 Chauffeur Net [3]。面向智能体的编码在多个智能体的特征向量上运行聚合函数，而面向空间结构的方法则直接在鸟瞰视角的场景表示图上进行运算。
一路无灯、处处畅通，必将在未来的50年中成为人工智能、自动化、控制理论、智能交通、智能汽车等多个领域的交叉研究热点。 镁客注 交通拥堵、出行安全、方式便捷等，都是当前地面交通面临的几大难题之一。 从
AI 科技评论按，本文是计算机视觉领域国际顶级会议 CVPR 2019 入选论文《Multi Agent Tensor Fusion for Contextual Trajectory Prediction》的解读。该论文由 MIT 支持的自动驾驶初创公司 ISEE Inc，北京大学王亦洲课题组，UCLA，以及 MIT CSAIL 合作共同完成。该论文主要提出了一种基于深度学习的车辆和行人轨迹预测方法，提出了一个可以保持空间结构信息的多智能体张量融合网络，在机动车驾驶和行人轨迹数据集中对模型的性能进行了验证。
这篇博文是Catherine Olsson在的两次短篇演讲的基础上撰写的，一次是2018年11月在人工智能合作伙伴会议上，另一次是2019年1月在波多黎各的通用人工智能（AGI）会议上。
据报道，在诸如柏林、雅加达、圣保罗、悉尼、东京和华盛顿（特区）的地区，谷歌地图和谷歌地图平台API中的实时驾驶ETAs（预计到达时间）预测准确率提高了50%。
你是不是也经历过这样的故事？计划着和女友约会，按照地图预计的实时路况做准备，可是却往往不太准时……
大数据文摘作品 作者：龙牧雪 是的，谷歌DeepMind又在搞事情。 这次，是用深度强化学习和神经网络来建立导航系统。无需标注好的地图指引，AI仅仅依靠街景照片的图像识别就能到达目的地。类似于AlphaGo Zero的没有棋谱，也能学会下棋。 注意，这无关乎驾驶，仅仅关乎导航——穿越真实城市，到达指定的经纬度坐标。整个过程不涉及交通数据（周围有没有车和人），也没有对车辆控制建模。 但这已经足够复杂了。在曼哈顿的5个区域、伦敦和巴黎市中心，AI能成功穿过复杂的交叉路口、人行道、隧道和各种拓扑结构。 3月31号
并发编程并不是一项孤立存在的技术，也不是脱离现实生活场景而提出的一项技术。 相反，并发编程是一项综合性的技术，同时，它与现实生活中 的场景有着紧密的联系。 并发编程有三大核心问题： 分工问题 同步问题 互斥问题 本文就对这三大核心问题进行简单的介绍。 1 分工问题 关于分工，比较官方的解释是：一个比较大的任务被拆分成多个大小合适的任务，这些大小合适的任务被交给合适的线程去执行。 分工强调的是执行的性能。 ▊ 类比现实案例 可以类比现实生活中的场景来理解分工，例如，如果你是一家上市公司的 CEO，那么，你
观察者(Observer)模式的定义：指多个对象间存在一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新。这种模式有时又称作发布-订阅模式、模型-视图模式。在现实世界中，许多对象并不是独立存在的，其中一个对象的行为发生改变可能会导致一个或者多个其他对象的行为也发生改变。例如，当我们开车到交叉路口时，遇到红灯会停，遇到绿灯会行。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 并发编程并不是一项孤立存在的技术，也不是脱离现实生活场景而提出的一项技术。 相反，并发编程是一项综合性的技术，同时，它与现实生活中 的场景有着紧密的联系。 并发编程有三大核心问题： 分工问题 同步问题 互斥问题 本文就对这三大核心问题进行简单的介绍。 1 分工问题 关于分工，比较官方的解释是：一个比较大的任务被拆分成多个大小合适的任务，这些大小合适的任务被交给合适的线程去执行。 分工强调的是执行的性能。 ▊ 类比现实案例 可以类比现实生活中的场景来理
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
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