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本书从机器学习的基本概念出发，逐步深入讲解经典机器学习方法、深度学习、卷积神经网络、循环神经网络以及大模型技术，及它们在智慧交通中的应用，包括车辆追尾预警、交通事故严重程度判断、自动驾驶技术等丰富的案例。本书主要内容有绪论、回归分析、逻辑回归、K近邻算法、决策树、支持向量机、集成学习、贝叶斯分析、聚类分析、深度学习基础

随着交通运输行业的不断发展，交通安全问题日益突出。本书介绍了交通安全工程的发展历程、概念、研究内容及方法和相关法律法规，深入阐述了交通安全基本理论（包括可靠性理论、事故致因理论、事故预防理论）；详细介绍了交通安全分析、交通安全评价、交通安全预测等技术，涵盖了统计分析、故障模式和影响分析、事件树、事故树等分析方法，安全检

本书围绕城市交通信号控制难题，综合运用智能计算与深度强化学习技术展开介绍。开篇阐述了交通拥堵现状及智能交通系统发展背景，梳理了交通信号控制技术的研究现状。接着针对多交叉口信号协同控制，提出半分布式三层框架及相应优化模型与算法；针对传统车流动力学建模局限，引入单智能体深度强化学习方法，创新动作空间、奖励函数等；针对多交叉

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本书是系统论述交通场景关键信息提取技术的学术著作。主要内容包括:基于浅层卷积神经网络的雾天图像检测,基于时空特性联合的视频图像前车检测,基于检测器和跟踪器联合的车辆跟踪,基于二分支卷积神经网络的行人特征提取方法。本书可供从事智能交通、计算机视觉、人工智能等领域的科研、工程技术人员参考,亦可作为普通高等学校交通工程、计算

本书主要内容包括：研究背景与理论基础、交通信息系统的需求分析、交通信息系统的总体设计、交通信息系统的技术实现、交通信息系统的应用模式、交通信息系统的优化与管理、交通信息系统的未来发展。

本书从车联网基于MEC的数据传输的服务安全性出发，分别从节点和数据的角度阐述了当前在中继节点灵活性与可信性难保证、恶意节点可问责性难保证、数据交易可验证性难实现以及数据真实性难审计四个方面的挑战，并分析了当前工作存在的共性问题，即没有将节点激励与安全解决方案相互融合与促进。

本书首先通过对AI技术在金融科技领域中的应用进行深入研究，我们可以更好地理解其潜在风险和挑战，从而提出有效的应对策略。其次，本研究将致力于开发新的算法和模型，以增强AI系统的安全性和透明性，这不仅有助于提升金融服务的质量，还能增强用户对金融科技产品的信任。再次，本研究将为政策制定者和监管机构提供科学依据，帮助他们制定更

本书共8章。主要内容包括绪论，弹药公路运输安全性分析，弹药元件公路运输仿真试验评估，弹药装备公路运输仿真试验评估，弹药公路运输实验室试验评估，弹药公路运输实跑试验评估，弹药公路运输安全风险评估，弹药公路运输事故预防与控制。