江苏多项教育考试工作推迟具体时间另行通知

记者2月14日从江苏省教育厅获悉,根据教育部疫情防控工作视频会议精神和江苏突发公共卫生事件一级响应机制要求,江苏省新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作领导小组学校防控组对疫情防控期间有关教育考试安排工作作推迟和调整。

江苏省2020年硕士研究生初试成绩将推迟至2月20日以后公布,成绩复查等工作也相应延后,具体时间另行通知。原定于近期举行的自划线高校硕士研究生复试录取工作和有关招生单位博士研究生考试招生工作推迟举行,具体工作安排由相关招生单位另行通知。原定4月初左右进行的全国硕士研究生复试工作是否延期将视疫情防控进展情况另行通知。

原定于近期进行的2020年部分省外高校艺术类专业校考和高水平艺术团、高水平运动队的专业水平测试均予以推迟,后续具体考试安排,有关高校招生网站将及时公布。原定2月20日开始的高职院校提前招生文化测试报名和3月份的测试工作予以推迟,具体安排另行通知。原定3月份举行的普通高中学业水平测试必修科目考试、普通高校“专转本”全省统一考试和自主招生考试、普通高校对口单招专业技能考试时间均予以推迟,具体安排另行通知。

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在往前走,我分享的是融合数据。

此外,我还要讲一下融合.开放,光靠滴滴一家公司肯定不能把这个事情做好,我们希望并且计划把能力和服务开放出来,和众多的合作伙伴,比如在设备、操作系统以及解决方案上有一个深度的融合,从而去实现让出行更美好的这么一个愿景。

以下是唐剑博士的演讲全文,接口和5G传到车上。

其实,车路协同系统是一个非常典型的loT系统,在最底层有sensors,融合多路视频流的数据,在上面进行分析和检测,在云端又做进一步的融合,通过通信的接口传输到路面上的自动驾驶车辆中,这样就可以使自动驾驶车辆对路面有一个非常准确和全面的了解。

原定3月份举行的2020年上半年中小学教师资格考试笔试、全国英语等级考试(PETS)、全国计算机等级考试(NCRE)、剑桥少儿英语考试等国家统一举行的教育考试拟延期举行,具体安排以教育部考试中心公告为准。

这里稍微聚焦一下驾驶安全,驾驶安全也是目前,并且我认为也是未来相当长的一段时间滴滴非常关注的一个重点问题。为了把驾驶安全做好,其实有一个重要的举措,就是要实现多元、多维度数据的融合。与驾驶安全相关的数据,包括与人、与车、与路相关的数据。

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12月6日下午,在中科创达举办的边缘智能大会上,滴滴出行智能控制首席科学家IEEE院士唐剑的演讲主题是“融合.让智能无处不在”,他分享了滴滴的大数据+AI的深度融合,以及如何从人、车、路打造智慧交通。

滴滴出行是真正拥有大数据的企业,但大家不是特别了解我们大数据的体量有多大,前面主持人也和大家分享了一些数据,这里再比较全面地跟大家分享滴滴出行大数据的体量。我们每日新增的轨迹数据高达106TB,日处理数据4875TB。日路径规划请求次数400亿次,然后基于我们的派单算法去找到一个最佳的派单策略,这就是日路径规划请求的次数非常大。

滴滴对未来的形态非常明确,“可见的未来,是人类司机和自动驾驶汽车之间的混合模式。”在唐剑看来,未来出行之所以便利,主要是依赖对城市交通工具的智能化调度从而满足居民的出行需求,实现人、车、路的协同,从而能够在最短的时间内解决出行问题,归根结底是为了解决供需问题,更好地提高城市交通运行效率。

这里展示的是一个具体的已经上线的例子,结合驾驶员道路行车安全数据画像,我们去优化了预测决策。这是滴滴APP,结合多维度数据以及历史数据,分析判定某个路口是事故多发路口,在滴滴司机即将接近或者穿过这个路口提高预警。

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滴滴的智能汽车解决方案,它的应用场景会非常广泛,包括网约车、出租车,以及两客一危场景。

10月18日,滴滴对外正式发布了AI开放平台,该平台共分三层,目前已集中开放视觉智能、语音智能、语言智能、数据智能、时空智能五大AI领域技术服务,并推出智能汽车、智能运营、智能客服、智慧城市四大AI行业解决方案。我想强调的一点,滴滴四大解决方案都是多年在AI技术以及对出行领域的理解、沉淀的一个结晶。比如智能运营解决方案,这里其实包括两个系统,智能排班系统、智能调度系统,从滴滴共享出行平台衍生出来的,也是多年深耕这个领域AI的技术、算法以及系统沉淀的结晶。

刚才提到的是未知和轨迹相关的数据以及路径规划相关的数据,在滴滴平台上有各种各样的数据,例如加速器采集到的数据、驾驶行为数据,以及违章、事故等数据。对这种多元多维度的数据进行融合以后,我们在上层就可以支持各种各样管理功能,包括预警管理、安全教育管理以及设备管理等。

上面这张照片显示我们在滴滴内部配备的行车记录仪,这是基于安卓的芯片系统,目前也可以支持基于海思芯片操作系统的智能设备,还有英伟达的操作系统。

融合与人相关的数据,运用DMS系统,车载的摄像头能自动分析驾驶员分心、疲劳驾驶等情况,以及检测是不是有超速等驾驶行为。 融合与车相关的数据,更重要的是与路相关的数据,做一个深度的融合和分析,才能准确地我们的平台提供全面的信息。

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