人工智能轨道交通行业周刊-第76期(2024.3.18-3.31)

2024-03-31 17:20

本文主要是介绍人工智能轨道交通行业周刊-第76期(2024.3.18-3.31),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

本期关键词:铁科智合、信号机、列车供电方式、Voice Engine、3D数字人

1 整理涉及公众号名单

1.1 行业类

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1.2 人工智能类

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2 数字轨道

(1)智慧城轨“铁科智合”解决方案来了

导读:铁科院集团公司形成的“智慧城轨‘铁科智合’解决方案”,贯穿城市轨道交通全生命周期,覆盖总体架构、技术体系、数据体系、应用体系及产品体系,构建起4大产品系列,即:面向智慧建造方向的“智匠”系列、面向智慧客服方向的“智享”系列、面向智慧列车与通信信号方向的“智擎”系列、面向运输组织与调度指挥方向的“智策”系列。

(2)高质量推进铁路基础设施检测监测数据平台建设

导读:随着高速铁路基础设施检测监测体系逐步完备,运用大数据、人工智能等新技术,更加精准、及时研判和科学评估基础设施服役状态的需求愈加迫切。铁科院集团公司的“铁路基础设施检测大数据应用”,旨在通过数据平台搭建,实现多源检测监测数据全生命周期管理和融合分析,激活数字新动能,赋能铁路高质量发展。

(3)基于云-边-端架构的城市轨道交通智能运维系统

导读:在城市轨道交通网络化运营大背景下,设备智能运维需求愈加迫切。提出基于云-边-端架构的城市轨道交通设备智能运维系统,集设备监测平台、设备健康管理平台、设备智能分析平台、应急指挥平台、专家系统为一体,具备设备状态在线监测、设备健康度评估、故障智能诊断、故障预测、智能分析、应急指挥调度等功能。

3 轨道知识

(1)地铁运营知多D丨地铁进路的“指挥官”——信号机

导读:日常生活中我们有交通信号灯指挥车辆运行方向,那么地铁列车在行驶过程中,是什么指挥列车行驶,地铁司机又是如何知道何时动车及停车的呢?本文带你了解地铁行车控制的地面设备--信号机。

(2)货物列车的“变身”之旅!

导读:北京局集团公司丰台西站是华北地区最大的铁路货车编组站,它承担着京广、丰沙、京沪、京原、京九、京哈、丰双、京承8条铁路干线、32个方向的货车中转任务,那么货物列车是如何在丰台西站完成中转任务的呢?让我们以3月26日在丰台西站中转的35556次列车为例,来详细了解一下吧!

(3)接触网VS接触轨:一条阵线的路线之争

导读:在我国轨道交通系统中,是如何抉择供电方式的?选择这些供电方式都出于怎样的考虑?不同技术的各自优势又是什么?这一次,小畅将从城市轨道交通这一与大家最为紧密的交通方式聊聊“列车供电的那些事儿”

(4)屏蔽门为什么会突然破裂?

导读:站台门一般都设置在站台边缘,由滑动门、固定门、应急门、端门组成连续屏障,将乘客候车区与列车运行区相互隔离。站台门包括全高封闭式站台门(屏蔽门)、全高非封闭站台门和半高门(安全门)。那么,引起屏蔽门破裂的原因都有哪些呢?

4 AI产业

(1)OpenAI 推出语音引擎,只需15秒样本,即能重建任何人的声音

导读:OpenAI 又带来了一项超酷的进展!周五推出了一项名为 Voice Engine 的语音引擎,仅凭一段15秒的声音样本,便能够精准模仿出那个人的声音。这意味着无论你让它读什么语言的文字,都能以那个人独有的声音风格朗读,效果既逼真又充满感情。让我们一起看下吧~

(2)数字人全拆解:如何构建一个基于大模型的实时对话3D数字人?

导读:数字人通常指的是借助AI技术驱动的虚拟世界人物,具备与真实人类相似甚至接近的外形、感知、交互与行为能力,本文将一起来认识一个完整的交互式数字人系统的结构、原理与相关工具。并借助开源的数字人项目Fay,演示一个简单的基于LLM的实时对话的3D数字人。

(3)【精选报告】人民网--2024年中国AI大模型产业发展报告:开启智能新时代(41页,附下载)

导读:当前,通用大模型、行业大模型、端侧大模型如雨后春笋般涌现,大模型产业的应用落地将进一步提速。在此背景下,人民网财经研究院、至顶科技联合发布《开启智能新时代:2024年中国 AI 大模型产业发展报告》,报告对于 AI 大模型产业发展背景、产业发展现状、典型案例、挑战及未来趋势等方面进行了系统全面的梳理,为政府部门、行业从业者以及社会公众更好了解 AI 大模型产业提供参考。

(4)教育领域大模型技术与应用

导读:本文由原科大讯飞AI 教育研究院副院长苏喻博士分享了在教育大模型方面的研究,主要围绕智慧教育背景及挑战、教育领域大模型、产品案例等环节展开,具有很好地参考价值~

(5)大模型应用的10种架构模式

导读:面对新兴技术,例如生成式AI,我们尚缺乏成熟的设计模式来支撑这些解决方案,本文整理总结了一些针对大模型应用的设计方法和架构模式,试图应对和解决大模型应用实现中的一些挑战,如成本问题、延迟问题以及生成的不准确性等。

这篇关于人工智能轨道交通行业周刊-第76期(2024.3.18-3.31)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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