DRIVR은 Ridesharing을 진정한 글로벌 현상으로 만 만들지는 않습니다. 또한 모든 사람들에게 최상의 거래를 통해 실행 방식을 재정의하고자합니다. 우버 (Uber)와 같은 서비스를 운영하는 회사가 운전자의 노력의 이익을 차지하는 현재 시스템과는 달리, DRIVR은 공정성 기반을 토대로 운영 될 시스템입니다. 예를 들어 운전자는 자신의 수익률을 높일 수있는 자신의 요금을 설정할 수 있습니다. DRIVR 플랫폼은 운전자의 지불에서 1 분의 1 만 소요되므로 승객에게는 더 낮습니다. 참여한 모든 사람들의 상황을이기십시오. 또한 운전자들에게 더 이상 돈을 벌기 위해 일주일을 기다릴 필요가 없습니다. 더 많은 돈을 벌기 위해 더 많은 노력을 기울일 수있는 동기 부여를 즉시받을 수 있습니다.
DRIVR은 안전을 염두에 둔 미래 지향적 인 플랫폼입니다. 승객을 위해 DRIVR 서비스를 사용하면 플랫폼이 즉시 선택한 가족 및 당국에 SOS를 보내는 긴급 공황 버튼을 사용할 수 있으므로 안전과 보안이 크게 강조됩니다. 이 기능을 타고 운전 중 운전자와 승객의 위치를 실시간으로 추적 할 수 있기 때문에 모든 사람이 악의적 인 의도 나 파울이없는 최대의 보안을 보장 받게됩니다. 또한 DRIVR은 여성 승객에게 남성 여성 대신 남성 여성 드라이버를 선택하는 옵션을 추가로 제공합니다. DRIVR은 모두 옵션에 관한 것이므로 사용자가 자신의 두려움을 완화하고 그 과정에서 뛰어난 서비스를 제공 할 수있는 최대의 옵션을 제공하는 것이 최선의 방법입니다.
DRIVR은 미래에 확고하게 자리 잡은 눈을 가진 플랫폼으로, 사용자가 자신의 자가 운전용 차량 을 대폭적으로 투자하여 아직 사용할 수없는 서비스를 제공하는 데 주력합니다. 승객은 자신감을 가지고 사용할 수 있습니다. 최첨단 인공 지능 시스템을 사용하여, DRIVR은 가까운 장래에 Ridesharing이 현재 산업을 수수께끼로 만드는 안전에 대한 우려를 없애기를 희망합니다. 가장 직관적 인 모바일 친화적 인 인터페이스를 통해 DRIVR은 블록 체인 기술, 인공 지능 및 사용자에게 가능한 가장 즐겁고 포켓 친화적 인 Rideshare 경험을 제공 할 수있는 드라이브의 완벽한 조합 인 Rideshare 경험을 승객에게 넘깁니다. . Rideshare는 종종 DRIVR 플랫폼을 사용하는 방해 현상으로 태그가 지정되며, 방해 장치는 이제 막 혼란에 빠지게됩니다.
Cloud computing has many advantages that make it the perfect platform for utilizing AI technology within the automotive industry. Deploying fast processing speeds and increased data storage allows for cutting-edge edge development of automotive technology
How can our cloud-based AI platforms benefit automotive industry in the near future
Moving towards true AI framework, machine learning is a set of algorithms that attempt to model high-level data concepts by using architectures of multiple non-linear transformations. Machine learning can be used to predict infrastructure issues.
A crucial part of machine learning is various deep learning architectures such as deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), and deep belief networks. These architectures are being applied to various fields such as automatic speech recognition, computer vision, natural language processing, and music/audio signal recognition where they have proven to be astoundingly responsive and accurate.
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