疫苗管理法三审教你看懂课题组在智能交通系统领域顶级学术期刊上发表论文

　　如何提升智慧交通系统的准确性、即时性，又能避免隐私泄露？近期，南方科技大学计算机科学与工程系助理教授余剑峤课题组在智慧交通领域取得一系列科研进展，多项成果都属于首创，在业界顶级期刊以及2020年IEEE国际智能交通系统会议上共发表6篇论文。

　　交通信息预测是交通运输研究中的关键问题，现有的预测方法虽然基于深度学习以及大数据集表现出色，但是往往忽略了这些共享数据可能包含敏感的隐私信息，有隐私泄露的风险。余剑峤课题组提出了基于联合学习的门控循环单元神经网络算法，在隐私保护的约束下准确预测交通流。

　　实时交通速度估计是实现现代运输控制和管理的基础。目前工业上主要通过采用固定速度传感器和车辆全球定位系统(GPS)记录来实现，但是这种方式存在速度数据不完整的问题，计算效率也低。课题组在智能交通系统领域顶级学术期刊上发表论文，提出了一种新的深度学习模型GCGA。与传统方法相比，该模型可以提取交通网络中与图有关的空间特征，一次绘制交通速度图，同时减少对固定速度传感器的依赖。余剑峤介绍，此方案可以取得目前已知最优的预测精度。

　　交通模式识别作为智能交通系统中的另一项基本任务，目前的研究主要基于可提供有关个人出行方式的详细且精确信息的GPS数据，但是其面临特征选择不足、数据维数高以及数据利用不足等问题。课题组提出了一种基于离散小波变换(DWT)和深度学习技术(DNN)的新型出行模式识别机制。

（文章来源：深圳商报）

业内人士表示，今年前6个月全国铁路固定资产投资累计完成额为3127.12亿元，同比增长0.1%。而按照2018年年初计划，今年将安排全国铁路固定资产投资7320亿元，投产新线4000公里，其中高铁3500公里。铁路投资有滞后效应，往往下半年远多于上半年，这意味着，今年下半年铁路投资或将持续大幅增长。oDC