白驹过隙

上海城市精细化管理一年多亮“成绩单”

????上海城市精细化管理亮“成绩单” 管理经验将应用于自贸区新片区

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????  中新网上海8月8日电 (缪璐 周卓傲)上海市政府新闻发布会8日召开,会上发布了上海城市管理精细化一年多来的“成绩单”,展示了上海“绣花针”式的社会治理创新。

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????  2018年1月,上海正式发布城市管理精细化三年行动计划。一年多以来,上海市各部门和各区聚焦重点任务分层分级落实责任,注重问题导向,注重依法管理,注重精准施策,注重创新提高,把精细化管理的理念、手段、要求落实到了城市管理领域的各项工作中。

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????  在市容市貌方面,上海市以延安路高架等9条高架、高速以及虹桥路等4条重要地面道路及两侧可视范围为重点,实施全面整治;聚焦外立面色彩、空调外机构筑物的设置、广告标牌等内容,开展建筑设计,整治提升218处楼宇外立面;完成31块荒地治理,新增绿地面积500多万平方米;完成116公里架空线入地和合杆整治任务;采取机械清扫、冲洗加人工保洁的方式,共清理死角盲区18207个,清除垃圾6.8万吨,环境质量得到有效提升。

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????  在绿化景观方面,上海市围绕人民广场、外滩、陆家嘴3个市级核心区域以及其他重点区域和重点道路,综合提升绿化景观,共布置花坛花境21.9万平方米,组合容器3.4万组以上,灯杆花球3700只,主题绿化景点88个,高架沿口摆花8万箱,单季用花总量达到1300万盆以上;“以璀璨浦江,魅力上海”为主题,提升黄浦江夜景,完成4座跨江大桥、两岸388栋重要建筑、16座码头、近20公里岸线的景观照明新改建,魅力上海更添风情。

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????  在配套工程方面,上海市完成S26公路入城段等配套道路、国家会展中心二层步廊东延伸工程、配套停车场等20项进博会配套项目建设;对50余条、180余公里道路完成路面整修,全要素提升路面、声屏障、防眩板、灯光照明、悬挂绿化、防撞护栏、标识标线等品质,提高设施完好率;打通11条区区对接道路,完成78个道路交通拥堵点改善项目;完成慢行交通设施改善项目21个,完善人行道和无障碍设施110公里;完成159个停车资源共享利用项目,提供6513个共享泊位。

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????  随着城市管理精细化向纵深发展,上海自贸区临港新片区未来的精细化管理也引发关注。上海市住房和城乡建设管理委员会主任黄永平表示,在新片区今后的规划、开发、建设、运营、管理全过程当中,上海要对标最高标准、最好水平。之后,上海计划把已经考虑到的、成熟的新技术或者新方法,在新片区里贯穿好。

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????  “一些成熟、先进技术可直接运用。”黄永平说,包括架空线入地、综合管廊、海绵城市等。此外,智慧城市、绿色城区等概念,这些代表先进方向和高水平的理念、技术、手段,在接下来新片区建设当中一定会得到更好集成地应用。(完)

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发布时间:00:22:18

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初创公司融资2500万美元 研发节能型自动驾驶推理系统

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盖世汽车讯 据外媒报道,硅谷初创公司Recogni宣布,其在A轮融资中筹集了2500万美元(约合1.7亿元人民币),该轮融资由GreatPoint Ventures领投,汽车制造商宝马和丰田的风投部门宝马iVentures与丰田AI风投、汽车技术公司佛吉亚(Faurecia)、汽车照明技术公司欧司朗(Osram)的风投部门代理ip软件_侠大资讯网Fluxunit以及DNS资本。Recogni公司正在为自动驾驶汽车研发视觉人工智能平台。

(图片来源:Recogni官网)

Recogni公司专注于让自动驾驶汽车的人工智能边缘处理实现高性能和较低功耗。该公司于2017年成立,总部位于美国加利福尼亚州圣何塞市,且在德国慕尼黑设有分公司,其创始人在系统设计、人工智能(AI)、计算机视觉和定制硅设计等方面拥有丰富经验。

Recogni旨在彻底变革L2+自动驾驶汽车的感知处理过程,让该过程既具备卓越的实时处理性能,又几乎不消耗能量。该公司表示,与市场上任何竞品相比,其感知技术不仅能够识别骑自行车的人和行人,还能知道他们的具体位置、速度以及距离。Recogni设计了一款“视觉认知处理器”,即用于自动驾驶汽车的人工智能平台。

自动驾驶汽车面临的挑战之一是,能够在不需要在后备箱装满昂贵且耗电硬件的情况下,具备处理AI和机器学习算法的能力。虽然目前大多数基于AI的机器学习系统都离线接受训练,但对于自动驾驶汽车来说,仍需要在导航时实时处理传感器的数据,该过程就需要强大的计算能力和硬件。因此,Recogni就通过更有效地解决自动驾驶车辆终端推理的问题,为自动驾驶汽车创建高性能、低功耗的AI处理解决方案。

Recogni公司认为,现在的自动驾驶汽车处理数据的效率已达到瓶颈,如果不辐射检测仪器_侠大资讯网利用边缘处理实现基于AI的感知软件,就无法从现在过渡至L3和国内流量可以用吗_侠大资讯网L4。农家乐小老板_侠大资讯网该公司表示,其系统能够提供优越的推理性能,与其他解决方案相比,能量效率高出500多倍,而性能的提高就可实现更好的边缘处理。

谷歌、英伟达、微软和亚马逊等科技公司大多都使用功能强大、耗能也巨大的处理器,在云端进行AI推理。在云端利用AI处理自动驾驶决策会产生速度和延迟问题,而利用边缘处理技术,可让自动驾驶汽车比人类更快地做出驾驶决策,同时耗能也最少。

在云计算中,数据会直接从自动驾驶汽车上传至云端,进行额外处理,与之不同的是,边缘处理更接近传感器数据生成的地方。此外,自动驾驶汽车传感器产生的数据往往数量太大,无法发送至云端进行有效处理。

Recogni公司计划利用融得的资金改进其推理系统,让目前最先进的传感器能够融合视觉和深度传感器的数据,用于汽车制造商们现在已经采用的L2自动驾驶日本杂志_侠大资讯网技术中,此外,该公司还计划扩大工程团队规模。

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天道图书馆_侠大资讯网责任编辑: HN666)

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