基于物联网和深度学习的智能城市交通管理系统

随着城市化的快速发展,城市交通问题日益严峻。准确预测交通流量是缓解交通拥堵、提高交通管理效率的关键。文章提出了一种基于LSTM的城市交通流量预测方法。该方法首先对交通数据进行预处理,包括数据清洗、归一化等;其次,利用LSTM模型学习交通数据的时空依赖关系;最后,利用训练好的模型预测未来的交通流状态。文章在METR-LA数据集上进行了实验,实验结果证明了方法的有效性。该方法可以应用于实际交通管理系统,为交通管理部门提供决策支持,如交通信号灯控制、交通路线规划等。

计算机数据库备份和恢复技术的应用研究

企业在利用计算机工作的过程中,会牵涉到很多重要的数据信息,若是这些信息数据的安全性得不到保障,就可能给企业带来不堪设想的损失。因此,企业必须要大力加强计算机数据库的备份和恢复技术水平的提高,以确保信息数据的安全无虞。首先,本文简单地概述了计算机数据库备份技术以及恢复技术的基本理论内容,然后指出了造成数据库出现安全问题的几种原因;其次阐述了计算机数据库备份技术和恢复技术的相关应用,涵盖网络备份技术、分级储存备份技术、云备份技术、人工智能驱动的备份技术、向导恢复技术、指定文件恢复技术、重定向恢复技术、逆向数据库恢复技术等多个方面。