通常情況下，地理編碼與逆地理編碼 API 是通過(guò) HTTP/HTTPS 協(xié)議訪問(wèn)遠(yuǎn)程服務(wù)的接口，為開(kāi)發(fā)者提供了結(jié)構(gòu)化地址與經(jīng)緯度之間相互轉(zhuǎn)化的便捷能力。

深度數(shù)據(jù)挖掘： 車(chē)輛管理系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)車(chē)隊(duì)的所有運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，生成趨勢(shì)預(yù)測(cè)，如未來(lái)車(chē)隊(duì)需求量、燃油價(jià)格走勢(shì)、常見(jiàn)維修問(wèn)題等，幫助管理層制定長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃。

燃油消耗分析： 車(chē)輛管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)每輛車(chē)的燃油使用情況，并結(jié)合駕駛行為（如急加速、急剎車(chē)）分析燃油消耗模式，生成詳細(xì)報(bào)告，幫助管理層識(shí)別異常原因，優(yōu)化駕駛行為和車(chē)輛維護(hù)。

基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)性維護(hù)： 車(chē)輛管理系統(tǒng)可以通過(guò)采集大量的車(chē)輛歷史數(shù)據(jù)（如發(fā)動(dòng)機(jī)工作時(shí)長(zhǎng)、車(chē)輛振動(dòng)、油耗異常等），使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如決策樹(shù)、隨機(jī)森林）來(lái)預(yù)測(cè)車(chē)輛可能的故障時(shí)間點(diǎn)，這點(diǎn)已經(jīng)在部分的車(chē)輛管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了。

實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù)： 采用物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)連接車(chē)輛，將北斗GPS定位終端、車(chē)載傳感器和 4G、5G通信模塊獲取車(chē)輛的精確位置、狀態(tài)（如經(jīng)緯度、ACC狀態(tài)、速度、油路油量、胎壓、溫度）等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳送到車(chē)輛管理系統(tǒng)的前端界面。

路徑規(guī)劃系統(tǒng)是電子地圖提供商旨在為用戶(hù)提供最優(yōu)的出行路線，并且在不同的交通方式（如駕車(chē)、步行、騎行和公共交通）之間進(jìn)行切換。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)是另一種重要的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，它在處理序列數(shù)據(jù)和自然語(yǔ)言任務(wù)方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都有參數(shù)，包括與神經(jīng)元之間的每個(gè)連接相關(guān)聯(lián)的權(quán)重和偏差。與深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)相比，簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量相對(duì)較少。

由于簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)發(fā)成本相對(duì)較低，且計(jì)算要求不高，因此它們經(jīng)常被用于執(zhí)行一些基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。組織可以在內(nèi)部開(kāi)發(fā)使用簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用程序

通過(guò)廣域網(wǎng)在不同的位置之間引導(dǎo)數(shù)據(jù)。這種技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)高效的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，減少延遲，并支持多種服務(wù)類(lèi)型，包括語(yǔ)音、視頻和數(shù)據(jù)。MPLS 網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求提供不同的服務(wù)質(zhì)量保障。