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J-GLOBAL ID：202102258955771498   整理番号：21A0739133

自動車大データ応用モデルと挑戦分析【JST・京大機械翻訳】

Application Mode and Challenges of Vehicular Big Data

著者 (5件)： Ge Yuming (中国信息通信研究院技術与標准研究所 北京 100191) ,  Han Qingwen (重慶大学微電子与通信工程学院 重慶 400030) ,  Wang Miaoqiong (中国信息通信研究院云計算与大数据研究所 北京 100191) ,  Ceng Lingqiu (重慶大学微電子与通信工程学院 重慶 400030) ,  Li Lu (中国信息通信研究院技術与標准研究所 北京 100191)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 47  号： 6  ページ： 59-65  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 自動車連系技術の発展に伴い、人、車、路、雲の全方位が連結し、大量な応用サービスを生み出し、自動車生産製造、自動車製品のネット連結化、自動車後サービス、知能旅行サービスなどの多くのリンクをカバーした。これらの応用の核心は海量の自動車ネットデータである。自動車の大データへの有効利用は将来の自動車産業の転換型アップグレードの重要な突破口となる。自動車のインターネットシナリオにおける自動車の大データの応用を推進するため、本文では関連仕事について総説した。自動車の大データの含意と構造から,自動車の大規模データのデータ源と応用を詳細に分析し,自動車産業類応用,ネットワーク接続応用と後市場サービス類応用,データ収集,データ処理と分析,計算資源,および応用を含む自動車の大規模データサポートの各種応用を紹介した。プライバシー保護の4つの方面で自動車の大データのキー技術を分析し、そして政策法規と技術の2つの方面から探求し、その発展現状を分析し、そして未来の応用傾向を展望した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *自動車 ,  ネットワーク ,  自動車工業 ,  旅行 ,  海洋 ,  データ処理 ,  データ収集 ,  インターネット
準シソーラス用語： ネットリスト ,  プライバシー保護 ,  有効利用 ,  計算資源 ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自動車 ,  応用 ,  モデル ,  分析