成功了!隧道无人机实现无信号自主导航!
以最近的研究为例,科学家们开发了基于人工智能和深度学习的先进路径规划系统,让无人机能够应对如隧道、森林等复杂环境中的导航挑战,能像人类一样思考,根据过往经验规划合适路径。在这一过程中,神经网络,特别是时间序列卷积神经网络(TSCNN),扮演着至关重要的角色。时间序列卷积神经网络(TSCNN)的复杂结构。图片来源:...
信号与信息处理考研考什么
重点掌握信号的时域表示、卷积运算等内容,这对于解题非常有帮助。**2.频域分析**频域分析是信号与信息处理中的另一个重要概念。掌握好频域分析方法可以帮助我们更深入地理解信号的特性。在考试中,频域分析也是常见的考点。重点掌握傅里叶变换、频谱分析等内容,这些知识点在考试中经常会涉及。**3.信号处理系统...
视觉模型底座超越OpenAI,格灵深瞳开启多模态落地的Scaling Law
除了在单项任务中,多模态大模型的推理和生成能力,还可以在整个系统中承担任务分配的“路由”作用。例如格灵深瞳覆盖某银行10000+网点的解决方案,形成总-分-支三层架构:总行利用大模型训练通用模型,分发至各地分行。各省分行结合自身业务特点,定期微调优化模型。支行则直接应用本地分行下发的模型调用服务。在视频结构化...
两万字给你说清楚智能驾驶域控制器
随着技术的不断推进,辅助驾驶逐渐开始涉及多车道场景,由系统可以控制车辆进行变道,主要功能包括ALC(智能辅助变道)、TJA-ML(多车道交通拥堵辅助)、HWA-ML(多车道高速驾驶辅助)。近年各企业向点对点控制推进,在选定目的地即可交由辅助驾驶功能进行控制,主要为高速NOA及城市NOA功能。智能驾驶功能渗透率仍处于较低...
...避障|雷达|无人驾驶|自动驾驶系统|惯性导航系统|人驾驶出租车...
IMU通过测量加速度和角速度,结合GPS数据,实现高精度定位。里程计通过测量车辆行驶的距离和方向变化,辅助GPS和IMU进行定位。IMU在GPS信号丢失或受到干扰时,能够提供关键的惯性导航信息,确保无人车的安全行驶。激光雷达(LiDAR)三维地图绘制激光雷达可以绘制高精度地图,并用于移动车辆的定位以及避障。例如,Velodyne的64束...
聊聊大模型如何思考与深度学习
当你面对这样一个输入信号的时候,首先我们习以为常的卷积神经网络这些东西就都失效了,因为连卷积在这里都没有定义(www.e993.com)2024年9月17日。所以当看到生物系统里的这个情况,就会重新去想我们所谓的这些卷积到底从何而来。《硅谷101》:所以你会重新去想方法是不是对的?是不是一定要以这种方式来实现?
万字实录系统讲解面向端到端自动驾驶的稀疏感知通用架构
但这里会带来一个问题,就是在端到端自动驾驶系统中,我们是否需要显式的去做感知的模块?目前也存在着一些方法是不产生中间结果,可以直接通过图像输入,直接输出控制信号的彻底端到端技术路线。这种技术路线会存在彻底黑盒、解释性差的问题。而从自动驾驶产品安全性的角度来看,把每个模块都网络化并串联在一起的技术路线...
特斯拉Model3用了哪些芯片?
具体电路实现方面,由于功能较为相似,电路配置也与左车身较为相似。一个不同点在于右车身信号较多,所以将主控单片机从左车身的ST换成了瑞萨的高端单片机RH850系列。此外由于右车身需要较多的空调控制功能,所以增加了三片英飞凌的半桥驱动器芯片。特斯拉车身域的思路:彻底地软件定义汽车,用芯片替代保险丝和继电器车身...
聊聊大模型如何思考与深度学习科学家Yann LeCun
当你面对这样一个输入信号的时候,首先我们习以为常的卷积神经网络这些东西就都失效了,因为连卷积在这里都没有定义。所以当看到生物系统里的这个情况,就会重新去想我们所谓的这些卷积到底从何而来。《硅谷101》:所以你会重新去想方法是不是对的?是不是一定要以这种方式来实现?
科学家Yann LeCun:聊聊大模型如何思考与深度学习
当你面对这样一个输入信号的时候,首先我们习以为常的卷积神经网络这些东西就都失效了,因为连卷积在这里都没有定义。所以当看到生物系统里的这个情况,就会重新去想我们所谓的这些卷积到底从何而来。《硅谷101》:所以你会重新去想方法是不是对的?是不是一定要以这种方式来实现?