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。
物联网中的智能停车和未来智能交通
交通数字化是提高英国城市智能程度的下一步，而每天在城市交通中有30%的人都在为寻找停车位而发愁，联网停车服务可以减少交通拥堵，并提高公众对政府现代化能力的认识。
探索未来智能交通：网联汽车与汽车互联
本文将对网联汽车的常见应用场景、通信方式进行介绍，同时针对该领域当前所面临的挑战，结合 MQTT 协议优势加以分析，帮助读者了解在网联汽车应用构建中需要关注的因素。
