Herramientas 스마트 시티 de alto rendimiento

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스마트 시티

  • Toyota Woven City utiliza IA para mejorar la vida urbana con tecnologías inteligentes.
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    ¿Qué es Toyota Woven City?
    Toyota Woven City es un proyecto visionario que integra tecnologías de IA de vanguardia dentro de un entorno urbano totalmente conectado. Este proyecto tiene como objetivo optimizar la vida urbana centrándose en soluciones de movilidad inteligente, gestión energética eficiente e integración sin interrupciones de sistemas automatizados. Los agentes de IA en Woven City mejoran los sistemas de transporte, facilitan servicios automatizados y monitorean el consumo de energía, ofreciendo a los residentes una experiencia de vida futurista y sostenible.
  • Una solución de computación en el borde impulsada por IA que conecta personas, lugares y cosas.
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    ¿Qué es Analog Assistant?
    Analog AI es un proveedor líder de soluciones de computación en el borde diseñadas para aprovechar la tecnología de IA para conectar personas, lugares y cosas. El producto ofrece capacidades de inteligencia artificial de vanguardia, asegurando un procesamiento eficiente en tiempo real en el borde de la red. Esto mejora significativamente el rendimiento y reduce la latencia, haciéndolo adecuado para diversas aplicaciones, desde ciudades inteligentes hasta automatización industrial.
  • Currux Vision ofrece sistemas de IA autónomos para infraestructuras inteligentes.
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    ¿Qué es Currux Vision - AI Driving Assistant?
    Currux Vision integra tecnologías de IA avanzadas para crear sistemas autónomos para el monitoreo y la optimización de la infraestructura urbana. Sus soluciones abarcan la gestión del tráfico, las predicciones de seguridad y la detección de anomalías, proporcionando análisis en tiempo real e información procesable. La plataforma apoya a los desarrolladores de infraestructura y a las agencias gubernamentales en garantizar la seguridad y la eficiencia en diversos entornos.
  • Coordina múltiples agentes autónomos de recolecta de residuos utilizando aprendizaje por refuerzo para optimizar rutas de recolección de manera eficiente.
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    ¿Qué es Multi-Agent Autonomous Waste Collection System?
    El Sistema de Recolección Autónoma de Residuos Multiagente es una plataforma basada en investigación que emplea aprendizaje por refuerzo multiagente para entrenar robots recolectores de residuos que colaboran en la planificación de rutas. Los agentes aprenden a evitar coberturas redundantes, minimizar la distancia de viaje y responder a patrones dinámicos de generación de residuos. Desarrollado en Python, el sistema integra un entorno de simulación para probar y perfeccionar políticas antes del despliegue en el mundo real. Los usuarios pueden configurar mapas, puntos de entrega, sensores de los agentes y estructuras de recompensas para adaptar el comportamiento a áreas urbanas específicas o restricciones operativas.
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