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但是，人工智能鉴黄虽然在不断发展，但还是存在很多犯错和脱离不了人力的地方。网络本身的深度、参数的设置、训练的方式、数据样本的齐全性都影响着鉴黄的精准度。举一个简单的例子，一个裸露着上半身的男人，如果是人工审核的话，可以很简单地判断并不是色情内容，但是人工智能通过肌肤裸露程度的判断却会做出色情内容的判断。所以，这需要技术需要不断突破，才能使人工智能识别更精准。此外，鉴黄过程中很多流程都依赖人的参与，例如模型的训练、模型的测试、原因的排查等等，所以还不能对人力进行完全的解放。
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2013年6月，苏州安全体验馆,专业其他交通安全设备加工，德国“安全智能交通——德国测试现场”项目承担单位宣布完成当时世界最大规模的智能安全交通技术现场测试。在德国黑森州法兰克福周边划定的测试现场，120辆车、500位司机共行驶了160万公里路程。当时项目的效益预期是这样分析的：德国有5200万辆注册汽车，苏州安全体验馆,进口其他交通安全设备采购，每一辆都与智能交通管理系统相连接，意味着大量的运营数据和城市管理基础数据平台的建立。尽管该研究计划投入6900万欧元，但考虑到每年德国因道路交通堵塞所造成的经济损失高达170亿欧元，这一计划就显得非常有价值。在这个领域，德国电信继续重点布局车联网，面向车载前装、后装市场提供硬件开发、网络连接、应用服务等车联网解决方案，已经形成了车联网领域重要的推动力量。
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