燃油消耗分析： 車輛管理系統(tǒng)實時監(jiān)測每輛車的燃油使用情況，并結(jié)合駕駛行為（如急加速、急剎車）分析燃油消耗模式，生成詳細報告，幫助管理層識別異常原因，優(yōu)化駕駛行為和車輛維護。

基于數(shù)據(jù)的預測性維護： 車輛管理系統(tǒng)可以通過采集大量的車輛歷史數(shù)據(jù)（如發(fā)動機工作時長、車輛振動、油耗異常等），使用機器學習模型（如決策樹、隨機森林）來預測車輛可能的故障時間點，這點已經(jīng)在部分的車輛管理系統(tǒng)實現(xiàn)了。

實時監(jiān)控技術(shù)： 采用物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)連接車輛，將北斗GPS定位終端、車載傳感器和 4G、5G通信模塊獲取車輛的精確位置、狀態(tài)（如經(jīng)緯度、ACC狀態(tài)、速度、油路油量、胎壓、溫度）等實時數(shù)據(jù)傳送到車輛管理系統(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提供最優(yōu)的出行路線，并且在不同的交通方式（如駕車、步行、騎行和公共交通）之間進行切換。

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

每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都有參數(shù)，包括與神經(jīng)元之間的每個連接相關(guān)聯(lián)的權(quán)重和偏差。與深度學習系統(tǒng)相比，簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量相對較少。

由于簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)成本相對較低，且計算要求不高，因此它們經(jīng)常被用于執(zhí)行一些基礎(chǔ)的機器學習任務(wù)。組織可以在內(nèi)部開發(fā)使用簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用程序

通過廣域網(wǎng)在不同的位置之間引導數(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)類型，包括語音、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。

網(wǎng)橋則用于連接多個網(wǎng)絡(luò)段，過濾和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，以減少網(wǎng)絡(luò)流量和沖突。第 2 層的設(shè)備確保數(shù)據(jù)在局域網(wǎng)內(nèi)的有效傳遞，并提供必要的流量管理和網(wǎng)絡(luò)分段功能。

開放系統(tǒng)互聯(lián)模型是一個重要的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)模型，它定義了計算機在網(wǎng)絡(luò)上交換數(shù)據(jù)的分層結(jié)構(gòu)。該模型將網(wǎng)絡(luò)通信過程分為七個不同的層次，每一層都標識了在網(wǎng)絡(luò)通信中的特定步驟和任務(wù)。