1. 您所在位置：
  2. 网站首页
  3. 文档分类
  4. 学术论文
  5. 期刊/会议论文

预训练大语言模型在交通风险评估中的应用探索.docx

预训练大语言模型在交通风险评估中的应用探索.docx

    1. 1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
    2. 2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
    3. 3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
    查看更多

    泓域学术·高效的论文辅导、期刊发表服务机构

    预训练大语言模型在交通风险评估中的应用探索

    引言

    深度学习技术的不断发展将使预训练语言模型在道路危险因子识别中的应用更加精准和高效。未来，随着模型训练方法的改进和计算资源的增强，能够处理更复杂、更庞大的数据集，从而提升识别准确性和实时性。这将为全球交通安全管理提供更具前瞻性的技术支持。

    特征提取是行驶风险预测模型训练中的重要环节。通过从原始数据中提取出有用的特征，可以帮助模型更好地捕捉行驶过程中潜在的风险因素。特征的选择应遵循有效性、独立性和可解释性的原则，确保模型能够高效地学习到关键的风险信息。

    未来，基于预训练语言模型的道路危险因子分析不仅

    您可能关注的文档

    最近下载

    文档评论（0）

    泓域咨询机构 + 关注
    官方认证
    内容提供者

    不允许再上传：自己不可再上传相同、相似文档

    咨询Ta 进入空间
    认证主体 重庆泓域锦成科技发展有限公司
    IP属地重庆
    统一社会信用代码/组织机构代码
    91500000345957545Y

    1亿VIP精品文档

    更多 >

    相关文档

    更多 >