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Urban Air Mobility as a System of Systems: A Holonic Approach Enhanced by Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨城市空中出行（UAM）的系统架构与管理挑战，提出一种智能全息架构，利用大型语言模型（LLM）实现实时协调和动态资源分配，以提升交通网络的效率和抗干扰能力，为未来UAM生态系统奠定基础。
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关键要点
- 城市空中出行（UAM）面临系统架构、规划和任务管理的挑战。
- 传统方法缺乏可扩展性和适应性，无法有效应对动态环境中的资源整合。
- 提出了一种智能全息架构，利用大型语言模型（LLM）实现实时协调和动态资源分配。
- 该方法显著提高了交通网络的抗干扰能力和效率。
- 研究发现实现了去中心化控制和自主适应，为未来UAM生态系统奠定基础。
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