深度学习在智能交通系统中的应用与展望
传统的交通管理系统因为无法满足日益增长的交通需求，而逐渐暴露出种种问题。本文将探讨深度学习在智能交通系统中的应用，介绍其原理和优势，并展望未来深度学习技术在交通领域的发展前景。
港大发布智能交通大模型全家桶OpenCity！打破时空零样本预测壁垒，训练速度最多提升50倍
【10月更文挑战第15天】香港大学近日发布了智能交通大模型OpenCity，旨在通过创新技术手段解决城市交通预测和管理难题。OpenCity结合了Transformer和图神经网络（GNN）的优势，能够有效捕捉复杂时空依赖关系，实现零样本预测。该模型采用大规模异构交通数据集预训练，显著提升了泛化能力和训练速度，实验结果显示其在未见过的城市或区域的交通预测中表现出色。然而，模型的计算资源需求和数据质量仍需进一步优化。
