本研究提出了LLM4TR框架，将大语言模型在现代运输系统中的角色分为信息处理者、知识编码者、组件生成者和决策促进者。研究表明，LLMs通过整合数据、增强预测分析和模拟推理，显著提升运输系统效率，并提供实际应用建议。

本研究提出了一种基于自主纳米无人机的高效地面-空中运输系统，用于农业害虫的早期检测和处理。该系统通过优化卷积神经网络，实现实时运行，显著提高工作效率，节省多达20小时的工作时间。

基于开天aPaaS集成工作台，主煤流运输系统如何实现多源异构数据融合、皮带物料和人员违章的智能感知，以及皮带的智能控制。灵活架构、高效集成、快速开发！