通常情況下,地理編碼與逆地理編碼 API 是通過(guò) HTTP/HTTPS 協(xié)議訪問(wèn)遠(yuǎn)程服務(wù)的接口,為開(kāi)發(fā)者提供了結(jié)構(gòu)化地址與經(jīng)緯度之間相互轉(zhuǎn)化的便捷能力。
物聯(lián)方案
通常情況下,地理編碼與逆地理編碼 API 是通過(guò) HTTP/HTTPS 協(xié)議訪問(wèn)遠(yuǎn)程服務(wù)的接口,為開(kāi)發(fā)者提供了結(jié)構(gòu)化地址與經(jīng)緯度之間相互轉(zhuǎn)化的便捷能力。
物聯(lián)方案
深度數(shù)據(jù)挖掘: 車輛管理系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),對(duì)車隊(duì)的所有運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,生成趨勢(shì)預(yù)測(cè),如未來(lái)車隊(duì)需求量、燃油價(jià)格走勢(shì)、常見(jiàn)維修問(wèn)題等,幫助管理層制定長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃。
物聯(lián)方案
燃油消耗分析: 車輛管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)每輛車的燃油使用情況,并結(jié)合駕駛行為(如急加速、急剎車)分析燃油消耗模式,生成詳細(xì)報(bào)告,幫助管理層識(shí)別異常原因,優(yōu)化駕駛行為和車輛維護(hù)。
物聯(lián)方案
基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)性維護(hù): 車輛管理系統(tǒng)可以通過(guò)采集大量的車輛歷史數(shù)據(jù)(如發(fā)動(dòng)機(jī)工作時(shí)長(zhǎng)、車輛振動(dòng)、油耗異常等),使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型(如決策樹(shù)、隨機(jī)森林)來(lái)預(yù)測(cè)車輛可能的故障時(shí)間點(diǎn),這點(diǎn)已經(jīng)在部分的車輛管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了。
物聯(lián)方案
實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù): 采用物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)連接車輛,將北斗GPS定位終端、車載傳感器和 4G、5G通信模塊獲取車輛的精確位置、狀態(tài)(如經(jīng)緯度、ACC狀態(tài)、速度、油路油量、胎壓、溫度)等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳送到車輛管理系統(tǒng)的前端界面。
物聯(lián)方案
路徑規(guī)劃系統(tǒng)是電子地圖提供商旨在為用戶提供最優(yōu)的出行路線,并且在不同的交通方式(如駕車、步行、騎行和公共交通)之間進(jìn)行切換。
物聯(lián)方案
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)是另一種重要的深度學(xué)習(xí)架構(gòu),它在處理序列數(shù)據(jù)和自然語(yǔ)言任務(wù)方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。
物聯(lián)方案
每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都有參數(shù),包括與神經(jīng)元之間的每個(gè)連接相關(guān)聯(lián)的權(quán)重和偏差。與深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)相比,簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量相對(duì)較少。
物聯(lián)方案
由于簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)發(fā)成本相對(duì)較低,且計(jì)算要求不高,因此它們經(jīng)常被用于執(zhí)行一些基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。組織可以在內(nèi)部開(kāi)發(fā)使用簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用程序
物聯(lián)方案
通過(guò)廣域網(wǎng)在不同的位置之間引導(dǎo)數(shù)據(jù)。這種技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)高效的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā),減少延遲,并支持多種服務(wù)類型,包括語(yǔ)音、視頻和數(shù)據(jù)。MPLS 網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求提供不同的服務(wù)質(zhì)量保障。