新葡京娱乐场-大陆娱乐场开户注册

5G+AI 云邊一體化智慧出行解決方案，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監管難、公共交通信息阻塞等問題，匯集了5G 通信、AT 算力資源平臺、AI 算法、邊緣計算網關、車路協同、智慧燈桿、大數據管理平臺等諸多軟硬件技術成果，具有充分的綜合性、創新性、協同性、大集成等特征，同時將 5G、AI、物聯網、大數據、云邊一體化等技術交互融合，實現交通流感知、交通事件感知、配時方案優化、智慧燈桿、邊緣計算網關等功能。 建設進展 研發方向一：網絡建設規劃南京移動在新港地區優先投入5G建設資源，目前新港開發區范圍內，共 規劃5G站點114個，其中宏站82個，桿站32個；已開通宏站27個。本項 目規劃恒競路需求站點11個，宏站9個，桿站2個，廠區內部宏站2個，興 智路需求站點6個，其中宏站2個，桿站4個。 研發方向二：AI云平臺研發 南郵信產院投入建設AI云平臺，為人工智能提供算力支撐，為算法模型訓練提供海量數據和開發環境，為區內 人工智能企業及高校科研人員提供一站式人工智能產業服務，帶動人工智能技術的提升。目前已建成。 研發方向三：智慧燈桿+邊緣網關 智慧燈桿：場景載體，環境感知等多功能實現。 邊緣網關：各個功能互通互聯的媒介 目前智慧燈桿進入融合各家設計階段。 研發方向四:車路協同/無人駕駛交通流感知-實時感知城市交叉口內車流量、速度、排隊長度、占有率等數據。交通事件感知-提供停車，逆行，超速，擁堵，變道等事件信息，并提供照片和視頻。車路協同-將感知數據下發至無人駕駛車輛，車輛根據獲得的信息自動優化行駛路線。配時方案優化-將感知數據直接下發到交通信號機，實時生成交通信號配時方案，下發至交通信號機，實現路口單點自適應控制。 研發方向四：車路協同/無人駕駛建設面向L4級無人駕駛的車路協同系統。主要是車路協同系統車端建設。通信網絡建設方面：參與對5G網絡的驗證，協助驗證5G網絡與無人駕駛的互聯互通。 大數據平臺建設方面：其無人駕駛車可以在多場景應用，充當城市各種數據收集的載體。 車路協同云控平臺建設方面：承擔車路協同云控平臺建設。 關注重點 開放性場景定義：一般是指城市基礎設施建設運營管理、產業發展、民生服務等領域，對新技術新產品有應用需求的各類工程、項目。通過應用場景開發建設，可以推進新技術新產品的示范應用和迭代升級，助力新技術新產品推廣應用。《南京市關于加快應用場景開發建設2021年行動方案》圍繞5G+AI云邊一體化創新應用示范道路，向全產業鏈（企業、科研機構等）開放能力。一是路側基礎設施開放，在南京南郵信息產業技術研究院有限公司統籌管理下，開放路側龍門架、桿位等資源，以及相應的供電 、聯網能力，為路側生態參與者提供寶貴的示范場地；二是數據開放，在保障信息安全和公共隱私的前提下，開放路側時空全覆蓋的結構化與非結構化數據，形成"興智路數據集"，為產業發展注入珍貴的稀缺數據資源；三是應用開放，建立其他生態參與者加入的申請入口，規范開放"數據集"，通過互聯網、展廳等線上線下渠道向全社會展示 5G+AI云邊一體化創新應用示范道路的成效。 示范性在中國（南京）智谷的指導下，本項目參與四方集聚各自技術及資源優勢，群策群力，協同創新，緊密且高效地推進建設計劃；將5G、AI、物聯網、大數據、云邊一體化等技術交互融合，期望建成經開區人工智能產業方向上的標志性應用場景，樹立良好的示范典型。 先進性5G+AI云邊一體化創新應用示范道路"項目，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監管難、公共交通信息阻塞等問題；匯集了5G通信、AI算力資源平臺、邊緣計算網關、車路協同、智慧燈桿、大數據管理平臺等諸多軟硬件技術成果；與其他單純的車路協同場景、智慧燈桿場景相比，具有充分的綜合性、創新性、協同性、大集成等獨特特征和 充分的先進性。

“全面感知、深度融合、多維服務”的淮陰工學院智慧校園建設與應用實踐近十年來累計投入 1.98 億元，圍繞新型基礎設施、數據中臺、智慧教學、智慧科研、智慧管理、智慧服務等方面建成了高水平智慧化數字校園，在學科與信息化融合、網絡安全等方面形成鮮明特色。

（一）項目背景 當前，智慧教育具有智能導學、精準推薦、定制輔導、精細評價等特點，已成為國際國內教育信息化發展的趨勢。智慧教育的研究主要聚焦于智慧學習環境建設的研究、智能技術支持下的智慧教學研究和機器學習技術支持下的個性化學習研究。智慧教育的出現極大地促進了當前教育中學習空間的重構。在“學習空間”之前，人們通常使用“教學空間”來指代這種場所，將有教學活動的場所均稱作教學空間。隨著人們對學習過程的理解變化、智慧教育的快速發展以及人們對非正式學習的重視，學習空間逐漸由單一的物理教學空間向包含物理空間、網絡空間、移動空間的多元學習空間轉變。多元學習空間的提出雖然更多地體現出了“以學生為中心”的傾向，但如何具體衡量多元學習空間對學生學習效果的影響是評價多元學習空間的重要步驟。同時，在多元學習空間具體構建時，面對空間中來源不同、結構多樣、數量龐大的多模數據如何進行處理存儲、并在保證數據有效性的前提下對教育數據進行隱私保護是多元學習空間需要解決的另一個難點。 （二）項目簡介 本項目主要目標是針對信息技術支撐下學習空間多元化、場景復雜、需求多樣化，學習者及學習行為呈現出新的特點和規律，研究多元學習空間中學習行為數據化關鍵技術，構建“云-邊緣-物聯網”架構的多模態數據存儲與處理平臺，實現混合式學習環境下學習行為智能感知和數據化，優化學習行為模型，基于實際應用與不同學習目標函數及內容，建立可重復、可預測、可驗證的對比數據集，為數據驅動的智慧教育生態構建和教育應用提供核心技術與數據支撐。 （三）關鍵技術 我們面向智慧教育中準確認知學生的學習狀態和行為的大數據需求提出研究方案。本項目實施方案涉及教育學、物聯網、云計算、人工智能、隱私保護等多個領域，主要技術路線如圖所示： 圖 1 技術路線圖 其中，項目包括的關鍵技術主要有以下三點： 1.基于物聯網的多模態數據實時智能感知和多時間域數據采集技術 該技術針對學習狀態的數據化、特征參數量化問題，設計能夠采集多 重學習空間下的智能數據感知物聯網系統。主要技術難點在于抽樣頻率與 識別準確度的平衡、人機交互的變化規律等全新科學問題。 2.學習狀態多模態數據解析和智能處理技術 利用智能感知物聯網采集實時性的原始學習狀態數據，包括面部表情、 腦電信號、頭部姿態、交互行為等原始數據，這些數據具有數據量大、模 態多、冗余度高等特點，需要通過智能化的預處理方法轉換成可以量化的 狀態數據。 3.多層次數據差分隱私保護技術 學習行為數據是學習者被動采集的多方面行為數據，受到日益增長的 具有爭議性的數據倫理的制約。該項技術通過數據隱私保護機制實現數據 多層次化的差分隱私安全算法；在保證學習者最大數據隱私性的前提下， 研究滿足學習行為分析所需要的數據顆粒度。