大数据从数据规模、质量、分布多样性以及计算效率等多个维度提升了人工智能模型的泛化能力。未来，随着数据规模的持续增长和算法的不断优化，人工智能模型的泛化性能将进一步增强，推动其在更广泛领域的应用。

大数据从数据规模、质量、分布多样性以及计算效率等多个维度提升了人工智能模型的泛化能力。未来，随着数据规模的持续增长和算法的不断优化，人工智能模型的泛化性能将进一步增强，推动其在更广泛领域的应用。

智能交通系统（ITS）与人工智能（AI）的结合为交通事故预防提供了革命性的解决方案。神经符号系统（NeSy）结合深度学习与知识图谱，能够解释AI的决策逻辑，增强监管机构对系统的信任度。时空图神经网络（ST-GNN）能够捕捉交通网络的拓扑结构和动态变化，预测特定路段在未来时段的事故概率。数据融合技术将不同来源的信息整合为统一格式，例如将摄像头捕捉的车辆轨迹与雷达测速数据结合，构建完整的交通状态画像。

智能交通系统（ITS）与人工智能（AI）的结合为交通事故预防提供了革命性的解决方案。神经符号系统（NeSy）结合深度学习与知识图谱，能够解释AI的决策逻辑，增强监管机构对系统的信任度。时空图神经网络（ST-GNN）能够捕捉交通网络的拓扑结构和动态变化，预测特定路段在未来时段的事故概率。数据融合技术将不同来源的信息整合为统一格式，例如将摄像头捕捉的车辆轨迹与雷达测速数据结合，构建完整的交通状态画像。

智能交通系统（ITS）与人工智能（AI）的结合为交通事故预防提供了革命性的解决方案。神经符号系统（NeSy）结合深度学习与知识图谱，能够解释AI的决策逻辑，增强监管机构对系统的信任度。时空图神经网络（ST-GNN）能够捕捉交通网络的拓扑结构和动态变化，预测特定路段在未来时段的事故概率。数据融合技术将不同来源的信息整合为统一格式，例如将摄像头捕捉的车辆轨迹与雷达测速数据结合，构建完整的交通状态画像。

多源数据融合技术（如特征级融合、决策级融合）能够整合不同模态的数据，提升模型的鲁棒性。地质大数据包含海量的地质、地球物理、地球化学和遥感数据，传统方法难以高效处理和分析。人工智能技术通过机器学习、深度学习和数据挖掘等手段，能够从复杂的地质数据中提取有价值的信息，显著提升资源勘探的效率和准确性。人工智能技术能够通过深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络）自动学习数据特征，减少人工干预。人工智能在