公共交通服务评价体系

日益严重的交通拥堵问题，不仅降低了城市运行效率，更影响居民的出行体验和生活品质。尽管政府长期推行“公交优先”政策，但公共交通的便捷性、舒适度和准时率仍未达到人们的期望。解决这一问题迫切需要先进的数据分析和人工智能技术。

图1：不同公交线路短期、中期和长期的稳定性值变化趋势分析图。

图 2: 站点/行程指标度量方法示意图，多源数据如何融合分析用于公交服务评价体系

交通拥堵演化规律

分析道路网络上的拥堵如何演化，并研究天气、事件等外部因素的影响，提升预测准确性并辅助交通管理。

图3：交通拥堵演化规律动态图，直观展示道路网络交通拥堵如何随时间动态变化

图 4: 交通拥堵事件对交通状态影响分析图

数据驱动公共交通优化

深度挖掘交通规律，构建数据驱动的优化框架，自动推理优调度策略，提升交通效率。

图 5: 数据驱动公共交通优化框架流程示意图，展示优化策略推理过程

图6：数据驱动的公共交通效率提升效果示意图

优化公交专用车道的调度策略

通过智能算法合理分配专用车道资源，减少交通拥堵，提升公交车的准点率和运行效率。

图7：公交专用车道优化调度策略实施效果图

软件代码智能分析与优化

通过智能算法合理分配专用车道资源，减少交通拥堵，提升公交车的准点率和运行效率。

图2-1：4D航空轨迹数据可视化分析示意图，展示了二维平面航迹和三维空间立体航迹分析结果

图2-2：机场航空交通实景图，展示飞机起飞、机场塔台及机场整体环境

以 AI 驱动代码结构解析、性能瓶颈定位与效率迭代，实现软件全生命周期的智能提质增效。

代码漏洞检测： 开发代码表征学习技术和智能安全分析工具，自动发现代码中的潜在漏洞，提高软件系统的安全性。
代码相似性检测： 通过先进的代码比较技术，识别相似代码片段，对源码重用、抄袭及漏洞传递等进行检测。
代码攻击与保护策略： 利用AI方法研究如何识别、预防和抵御针对软件代码的恶意攻击。

图3-1：基于深度学习的代码漏洞检测框架示意图，展示从源码到漏洞分类的完整分析过程

图3-2：结构分析

以 AI 驱动代码结构解析、性能瓶颈定位与效率迭代，实现软件全生命周期的智能提质增效。

神经网络安全： 探索图数据上的攻击与防御技术，包括模型萃取、对抗性图攻击、图神经网络的鲁棒性分析，及其在现实场景中的应用。
数据隐私保护： 研究如何在保证AI模型性能的同时，利用差分隐私、联邦学习和加密计算等技术，防止数据泄露，提高数据安全性。
大模型安全： 研究大模型在对抗攻击、隐私泄露、模型偏差等方面的安全挑战，并探索防护措施。
AI系统安全评估与防御： 构建AI安全评估体系，量化测量模型在真实环境中的安全性。

图4-1：人工智能安全与应用