未来的研究应关注算法的可解释性、系统的鲁棒性和跨城市的协同优化，以充分发挥智能交通系统的潜力。深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）能够处理非结构化的图像和视频数据，识别车辆和行人。智能交通系统（ITS）通过传感器、摄像头和物联网设备收集海量数据，人工智能（AI）技术能够处理这些数据并进行实时分析，优化交通信号灯的控制策略。例如，匹兹堡采用基于强化学习的系统，减少了40%的等

智能电网通过传感器、智能电表和物联网设备收集海量数据，包括电压、电流、负载、设备状态和环境信息。这些数据为人工智能提供了丰富的分析资源，使其能够优化电网维护流程，提高可靠性和效率。人工智能技术能够处理和分析这些高维度、高频率的数据，识别潜在故障模式，预测设备寿命，优化维护计划。通过机器学习和深度学习算法，人工智能可以从历史数据中学习，建立预测模型，实现从被动维护到主动预测的转变。机器学习算法在故障