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Esempi di intelligenza artificiale: informazioni sul traffico dai dati sulla posizione dello smartphone



Accorciare il pendolarismo non è facile da risolvere. Un singolo viaggio può comportare più modalità di trasporto (ad es. Stazione ferroviaria, treno fino alla fermata ottimale, quindi camminare o utilizzare il servizio di condivisione da questa fermata alla destinazione finale), per non parlare dell'atteso e imprevisto: progettazione; incidenti; manutenzione di strade o piste; e le condizioni meteorologiche possono limitare il flusso del traffico con poco o nessun avviso. Inoltre, le tendenze a lungo termine potrebbero non coincidere con i dati storici a seconda della popolazione e dei cambiamenti demografici, dell'economia locale e delle politiche di pianificazione territoriale. Ecco come l'IA aiuta già ad affrontare la complessità del traffico.

AI basato su Google

Utilizzando dati anonimi sulla posizione da smartphone, Google Maps (Maps) può analizzare la velocità in qualsiasi momento. Le mappe possono grazie acquisizione dell'app di trasporto Waze Con le folle assegnate nel 2013, è più facile integrare i rapporti sul traffico come la costruzione e gli incidenti segnalati dagli utenti. L'accesso alla grande quantità di dati che viene inserita nei loro algoritmi proprietari significa che Maps può ridurre il pendolarismo progettando i modi più veloci per e dal lavoro.

Passaggi in auto come Uber e Lyft

Come determinano il prezzo della tua corsa? Come minimizzano i tempi di attesa quando chiami un'auto? In che modo questi servizi ti collegheranno in modo ottimale con altri passeggeri per ridurre al minimo le deviazioni? La risposta a tutte queste domande è ML.

Jeff Schneider, Engineering Manager di Uber ATC, ha discusso in un'intervista di NPR in che modo l'azienda utilizza ML per anticipare la domanda dei ciclisti per garantire che "aumenti dei prezzi" (brevi periodi di forti aumenti dei prezzi per ridurre la domanda dei ciclisti e aumentare l'offerta dei conducenti) non saranno presto necessari . Il manager di Uber Machine Learning Danny Lange ha confermato che Uber utilizza l'apprendimento automatico per la guida ETA, i tempi di consegna stimati dei pasti su UberEATS, calcolando la posizione ottimale per il ritiro e il rilevamento delle frodi.

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# Questa funzione aggiunge due numeri def add (x, y): return x + y # Questa funzione sottrae due numeri def subtract (x, y): return x - y # Questa funzione moltiplica due numeridef moltiplica ( x, y): return x * y # Questa funzione divide due numeridef divide (x, y): return x / y print ("Seleziona operazione.") print ("1.Add") print ("2.Subtract") stampa ("3.Multiply")