報告によると、機械学習のモデルの積水高いドイツのマップAIバージョンの設立、中国気象局が提供する権威入力、高い道徳的な道路固有の大規模データ、大規模なデータ・トラフィックと組み合わせたリアルタイムおよび過去の気象データの改善、モデルに基づいて、過去のポイントデータ、ユーザデータ、および他のUGC報告、分析、データマイニングアルゴリズムをフラッディング。
荒れ模様の天気は、モデルが深刻な形で都市の水ポイントの賢明かつタイムリーな予測をすること、そしてドイツの地図上に高い水のイベントを生成することができた場合。最後に、各イベントは、高い水のユーザ質量ドイツを持っています信頼の検証は、このように再び水に関する情報の精度を向上させることができます。
ユーザーが水のイベントを見ているときは、道路の渋滞や車両ワタリを避けるために、事前にこのステップを回避することができます。ユーザーは、水の情報に気づいていない場合は、移動するためのさまざまな方法によって影響を受ける可能性があるユーザーを思い出させるために、高い道徳的なマップもタイムリーそして、ときにそれらが関連するセクションワタリ避けるための時間で旅行計画とナビゲーション、。
高いドイツのデータは、高い道徳的な道路交通やビッグデータは、全国360以上の都市をカバーしていると、すべての高速道路は、道路ナビゲーションデータの820万キロを蓄積してきた、唯一の道は、400以上の種類の属性情報をすることを示している。また、国はまた、道徳的な高い持っていますほとんどの都市で、UGCは毎年数十万件の水事故を報告しています。
フォローアップ、ドイツは、高トラフィック制御、治水や他の多くの正式なデータ管理を導入し、このAIモデルを最適化していき、道路水のよりタイムリーかつ正確な情報をユーザーに提供し、利用者の安全な旅行を保護していきます。
これは、水は深セン、広州、武漢、南京、鄭州、長沙、他の都市のマップAIの最初のバージョンになることを17行に理解され、フォローアップは、より多くの都市をカバーします。