«Яндекс Карты» представили новое поколение навигации на общественном транспорте
В «Яндекс Картах» выпустили
«Яндекс Авто» представит на Пекинском международном автосалоне прототип мультимедийной платформы с Алисой
Сервис «Яндекс Авто» покажет прототип новой версии своей мультимедийной платформы на базе искусственного интеллекта на Пекинском международном автосалоне 2026. Мероприятие пройдёт с 24 апреля по 3 мая 2026 года. Как сообщили информационной службе Хабра в «Яндекс Авто», главным нововведением станет расширение функций голосового ассистента Алисы.
В России приняли ГОСТ на проверку сонливости водителя с помощью ИИ
Росстандарт принял новый ГОСТ
ИИ в дорожных камерах Москвы научили самопроверке для исключения ошибочных штрафов
В московском Центре организации дорожного движения рассказали
В Колорадо внедрили систему контроля средней скорости в нескольких точках, что делает бесполезными Waze и Radarbot
Новые автоматизированные системы идентификации транспортных средств (automated vehicle identification systems, AVIS) в американском штате Колорадо используют несколько камер для расчёта средней скорости автомобилей между фиксирующим оборудованием.
Шумовое загрязнение: когда звук становится опаснее выхлопных газов
Когда говорят о загрязнении, городские жители в первую очередь подумают о качестве воздуха. Действительно, в городах с активным транспортом и промышленными предприятиями в городской черте — загрязнение воздуха составляет серьёзную и весьма наглядную проблему. Но существует ещё один тип загрязнения, который до недавних пор не получал должного внимания: это загрязнение шумом.
Регулятор Калифорнии: Tesla «не предоставляет услуги беспилотных автомобилей»
Главный регулятор транспортной отрасли Калифорнии заявил, что Tesla не предоставляет услуги беспилотных автомобилей в штате, а обладает разрешением, аналогичным тому, что получают компании проката лимузинов.
Учёные ВШЭ разработали нейросеть для автоматической диагностики неисправностей электродвигателей
Учёные Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature‑Guided Data Augmentation. Он определяет неисправность двигателей с точностью 99%. Метод также классифицирует типы поломок с точностью 86%. Применение разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования. Разработка также способна уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.
