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结合实时交通数据的行驶风险预测与动态调整技术

说明

深度学习技术的不断发展将使预训练语言模型在道路危险因子识别中的应用更加精准和高效。未来，随着模型训练方法的改进和计算资源的增强，能够处理更复杂、更庞大的数据集，从而提升识别准确性和实时性。这将为全球交通安全管理提供更具前瞻性的技术支持。

传统的危险因子识别方法依赖于专家经验和现场调查，具有较大的局限性。随着交通数据的丰富和技术的发展，基于数据的识别方法逐渐成为研究的重点。由于数据种类繁多且信息含量复杂，如何有效地从海量的交通数据中识别出潜在的危险因子，是一大挑战。

基于预训练语言模型的道路危险