腾讯科技申请数据处理方法专利,提高地图中非重叠区域的确定效率

专利摘要显示,本申请涉及一种数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括:确定基于空间数据将地图划分的多个地图区域,获得多个地图区域各自的区域热度;通过多个地图区域、多个地图区域各自的区域热度以及多个地图区域中各个地图区域之间的空间重叠关系构建得到节点连接图;按照区域热度筛选条件针对节点...

探索智能纪元:大模型的起源、现状与未来

大模型的能力在于其能够理解和处理高度复杂的数据模式:①泛化能力:通过在大量数据上进行预训练,大模型学会了语言的普适性规律,在面对新任务时能够展现出强大的泛化能力;②深层次学习:庞大的参数规模和深层次的网络结构使得大模型能够建立起复杂的抽象表示,理解数据背后的深层次语义和关系;③上下文理解:在语言模型中,...

自动驾驶革命:解密端到端背后的数据、算力和AI奇迹

在2023年之前,BERT模型在互联网领域取得了非常成功的应用,于是我们尝试将BERT类的掩码模型引入自动驾驶认知模型,通过量产车回传海量的<感知结果、司机动作>数据对。这样输入历史10秒的<感知结果、司机动作>、再用掩码盖住未来几秒的司机驾驶动作,然后让模型来预测驾驶动作,如果模型预测对了,就说明模型学会了开车,我们称...

大模型为什么不能自主决策?

第三，大模型没有自我意识。人工智能只是一种基于算法、模型和数据的技术，其工作原理是通过模式识别、统计学习和数据处理生成内容。大模型在分析数据、回答问题、执行任务等方面表现出色，但这些响应都是基于预先编程或训练出来的规则和模式。大模型没有意识体验和自我理解能力，不知道自己是一个模型，不了解自己的目的...

抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?

1、数据采集和更新成本高:高精度地图需要大量的数据采集和更新工作。这包括使用激光雷达、相机等传感器对道路、交通标志、道路标线等进行精确的扫描和记录。这些传感器产生的数据需要经过处理和验证,以生成准确的高精度地图。然而,采集和处理这些数据的过程非常耗时且昂贵。此外,为了保持高精度地图的最新性,还需要定期进行...

最新自动驾驶视觉SLAM方法综述

基于滤波器的方法,该方法主要使用贝叶斯原理基于先前状态和当前观测数据来估计当前状态(Liu,2019)(www.e993.com)2024年11月19日。典型的基于滤波器的方法包括扩展卡尔曼滤波器(EKF)(Bailey等人,2006)、无迹卡尔曼滤波器(UKF)(Wan和Merwe,2000)和粒子滤波器(PF)(Arnaud等人,2000)。

【技术】如何快速掌握航测数据加工处理?看本文就够了!

众所周知,用于建立三维模型的航测数据必须符合一定的要求,最重要的一点是要保证用于建模的相片数据与pos数据呈一一对应的关系。因此,航测原始数据一般都需要内业人员进行处理。接下来为大家介绍航测数据内业处理的一般流程,思维导图如下:02处理流程1.检查照片数量是否有缺失...

气候风险分析:物理风险量化分析案例

(1)模型原理RMS的气候风险模型基于概率建模方法,使用先进的科学数据和复杂的算法来模拟和预测未来气候情景下的自然灾害风险。模型结合了气候科学、历史事件记录、地理信息系统(GIS)技术以及特定地区的暴露数据,以评估和管理气候风险9。(2)应用场景保险和再保险行业:用于评估和管理与气候相关的保险风险,如飓风、洪水...

学术交流 | 国家基础地理信息中心刘万增:地理信息保密安全评估的...

文献资料、技术标准等,对其进行评估知识抽取与关联化处理,建立地理信息保密安全评估的基础知识库;针对空间基准数据、遥感影像数据、地形数据、地图数据及三维实景等数据产品,分析提出其安全保密等级判定的关键因子及其单一或综合的量化指标,与基础知识库进行关联,构建多类型地理信息数据产品安全指标评估的知识模型与评估方法。

万字硬核解读:“端到端”让特斯拉FSD V12迎来质变?

AI大模型的主要作用有两点,一是可以低成本生成海量接近真实的、包含CornerCase(自动驾驶过程中很少出现但可能导致危险的异常情况)的多样化训练视频数据,二是采用强化学习的方法来达到端到端的效果,从视频感知到直接输出驾驶决策。其核心就是模型可以通过自然数据自己推理学习因果,不再需要标注,模型整体的泛化能力得到大幅...