3d卷积神经网络应用,3d可视动态神经检测
大家评评理，这黑科技实现后该卖多少钱？
对于不少小伙伴来说，科幻电影一定是此生必打卡的影片类型。像是去年大受好评的《流浪地球》，小到救援队穿的机械外骨骼，大到行星推进器，可以说在中国电影史上还从未有过一部电影，体现出了如此深厚的科技崇拜。
而作为一个理工男，小编也同样喜欢那些酷炫的黑科技。虽然有不少黑科技目前只有雏形，但说不定在有生之年里，我们还能看到其实现的可能。而目前来说，最靠谱的应该就是AI和自动驾驶了。AI和无人驾驶已经不远！
如果对那些酷炫科技感兴趣的小伙伴应该知道每年在拉斯维加斯举办的CES展会，在这里，可以看到很多脑洞大开的概念产品，而概念产品正是连接科幻和现实的纽带。
还记得在2017年的CES展会上，丰田首次展出了很有科幻气息的CONCEPT-爱i概念车，在它身上，我们可以看到钢铁侠的电脑管家贾维斯(JARVIS)和神盾局局长的无人驾驶座驾的影子。
这款概念车之所以吸引了众多人的关注，一方面是配备了一套名为“Yui”的先进人工智能系统，智能化程度非常高，在SAE标准下能够实现第5级别的自动驾驶（完全自动驾驶），还可以识别驾驶者的情感和喜好，真正实现人与车之间的双向交流。
而对于无人驾驶的车辆中来说，在人、车之间的互动与介入减少后，作为连接车辆与道路的主要部件，轮胎就要发挥更重要的作用了。
为此，CONCEPT-爱i概念车采用了固特异专门针对无人驾驶汽车研发的IntelliGrip Urban概念轮胎。
这款概念轮胎采用先进的Chip-in-Tire嵌入式传感技术，可以感知路况和天气等信息，然后计算出安全的驾驶速度，根据路况调整刹车距离，并通过云平台和其他车辆的信息互通，帮助汽车在各种驾驶条件下实现稳定的自动驾驶表现。
此外，IntelliGrip Urban轮胎还可以监测轮胎的磨损、压力以及温度等情况，大大提高行车安全性。
不过相比IntelliGrip Urban轮胎，固特异的另一款名为Eagle-360 Urban球形黑科技概念胎更加充满科幻感。
充满科幻气息的黑科技：球形智能概念胎单看这个完全颠覆传统轮胎的造型，就已经够科幻够酷炫，有没有想过，四个球加一个沙发跑起来会是什么情况？没有传动轴的车要怎么跑？
Eagle-360 Urban取消了传统固定的传动轴，通过磁悬浮技术使车身悬浮在轮胎上，通过轨道中线圈制造的磁场驱动车辆前进，刹车和加速的情况也都靠磁力变化和轮胎滚动方向控制。
其实这款轮胎曾在科幻电影《机械公敌》里出现过，主角威尔·史密斯的座驾奥迪RSQ就是采用这种球形轮胎。球形造型的优势球形轮胎的最大好处在于万向可转的特点，让车辆有着更高的稳定性与灵活性。
在绕桩时车子无需做出过大的躲闪，简直是轻松自如，变道也就更加简单灵活，相对普通轮胎也可以节省更多的动力，而且更为平稳、安全。
此外，使用球形轮胎的车子还可以在狭窄的空间内泊车，大大提高停车场面积使用率，不仅对那些为揉库头疼的新手来说是个福音，对于无人驾驶来说，停车也就很简单了。
黑科技材质Eagle-360 Urban可以基于不同地域和驾驶习惯进行定制化设计，使用3D打印技术制造，采用弹性超强的聚合物材料打造的仿生表层坚韧并富有弹性。
Eagle 360 Urban表面带有嵌入式的传感器，可以判断路面情况，内部的AI系统根据传感器获取的信息调整轮胎纹理，以适应路面。
在干燥路面，胎面变光滑，降低摩擦；在湿滑路面，胎面纹增多，增强抓地力，防止打滑，让雨雪天气行驶更加安全。不管什么路面，一条胎就可以闯天下了。
此外，轮胎纹路中还附带有一种吸水材料，吸水后会自动收缩，创造更大的排水槽，帮助车辆轻松通过积水路段。轮胎的磨损会否不均匀？
这个担心完全没必要，Eagle-360 Urban的AI系统可以根据传感器的信息，指引驾驶者走对轮胎磨损最小的路线，同时也会监测轮胎磨损情况，通过位置调整改变接触面，以减小受损部位承受的压力。
而最牛的是，它还有自我修复程序，在启动修复程序后，轮胎采用的特制材料会流向穿刺部位，并通过相互间的物理和化学反应产生新的分子键来完成修补，使轮胎完好如初，寿命也比一般轮胎要长。
会思考的脚Eagle-360 Urban是为未来自动驾驶和共享出行而设计的概念胎，数据分析处理能力自然必不可少的。
它可通过整合信息源并利用基于深度学习训练算法的神经网络进行即时数据处理，成为车辆“神经系统”的重要组成部分以及“物联网”互联世界的重要一环。
Eagle-360 Urban的传感器可以检查自身的状况并实时监测路况，收集路面状况、天气等环境信息，并和其他车辆、基础设施和移动出行管理系统进行互联互通，判断当前最佳的工作模式，同时帮助其他车辆提前应对路况变化，还可以根据历史数据优化车子，改善制动、操控以及效能表现，简直就是一只会思考的脚。
据称，奥迪将会在今年发售安装这种轮胎的车，虽然2020年已经过去了一半，但说不定年底就能看到了呢？让我们继续期待吧！
可以产生氧气的苔藓胎相比球形概念胎的酷炫和科幻，苔藓胎Oxygene看起来反倒有点返璞归真的感觉，不过也是一款脑洞大开的概念轮胎。说出来你可能不信，这其实是真的苔藓！
苔藓胎是一款主打环保的概念轮胎，依靠轮胎特殊的侧壁结构，可以很好地吸收路面上的积水来维持了轮胎中活苔藓的生长。
苔藓可以吸收大气中的二氧化碳，再通过光合作用释放出氧气，达到净化空气的作用，不要觉得杯水车薪，假如全世界的汽车都用上了这种苔藓轮胎，作用就非常巨大了。
苔藓进行光合作用产出的能量还可以转化成的电力供给轮胎上的传感器和轮胎侧壁发光带使用，加上这种轮胎本身也是可再生的材料，真是把环保理念贯彻到底了。
会飞的轮胎近年来，为了应对日益严峻的道路拥堵，飞行汽车不失为一种未来出行理念。而根据这个想法，固特异造出了一款飞行胎，这轮胎不光能在路上开，还能上天！你敢信？
在公路模式下，这款轮胎其实与传统轮胎类似，能承担传递动力和缓冲振动的作用。而在飞行模式下，其扇叶状的轮辐可以提供强大的升力，从而让车辆实现飞行。
实际上，这款飞行胎所采用的免充气结构和人工智能系统已被固特异列入研发日程。相信在不久的将来，我们就可以像鸟儿一样自由飞翔啦！
可随时随地更换的胶囊胎以往的传统轮胎，当我们遇到像是缺气、扎钉等情况时，通常都需要耗费大量精力去处理，甚至还有爆胎的风险。而有了这款胶囊胎，完全可以和它们说拜拜了！
不过，这样只能算是这款轮胎的常规操作！更关键的是，这款轮胎独有的胶囊可根据自己想要的驾驶风格或是天气、场景等需求进行个性化定制，并可做到随时随地“秒换”轮胎。
而当胎面磨损到一定寿命时，只需更换胶囊，就可通过特殊的液体化合物来实现自我修复，这种特殊液体化合物的灵感则来自于蜘蛛丝的高科技可再生材料，简直就是“轮胎界的蜘蛛侠”！
脑洞大开的轮胎品牌在看完这些各色各样脑洞大开的概念轮胎，小编墙都不扶，就服固特异！这个已经120年的品牌，依然可以这么“老不正经”。
其实，翻开固特异的历史，它的壮举还真是不少：世界上首款量产汽车福特T系列就是它提供的原配轮胎；创造了368次F1冠军记录，至今无人超越；更牛的是，创造陆路时速960公里世界纪录的火箭车和人类首次登月的太空车也是装备固特异的轮胎；再到近年来所发布的这些概念轮胎，这品牌还是真是“生命不息，折腾不止”！
总结可能在很多人眼中，轮胎就是四个黑色的橡胶圈，很少有什么创新或突破。但随着无人驾驶和电动车的兴起，轮胎不再只是橡胶产品，也能汇聚诸多先进科技，甚至脑洞大开。
固特异已经向人们展示各种各样的脑洞，虽然有的脑洞很大，不过要实现科幻电影的情节，还得靠这些脑洞和创新！
在未来，轮胎也不仅是一款轮胎那么简单，而是智能驾驶生态链的重要一环，这只会思考的脚，已向我们大步走来！本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
脉冲神经网络的应用
脉冲神经网络大体上可以和传统的人工神经网络一样被用在信息处理中，而且脉冲神经网络可以对一个虚拟昆虫寻找食物的问题建模，而不需要环境的先验知识文案狗。
并且，由于它更加接近现实的性能，使它可以用来学习生物神经系统的工作，电生理学的脉冲和脉冲神经网络在电脑上的模拟输出相比，决定了拓扑学和生物神经学的假说的可能性。
在实践中脉冲神经网络和已被证明的理论之间还存在一个主要的不同点。
脉冲神经网络已被证明在神经科学系统中有作用，而在工程学中还无建树，一些大规模的神经网络已经被审计来利用脉冲神经网络中发现的脉冲编码，这些网络根据储备池计算 的原则，但是现实中，大规模的脉冲神经网络计算由于所需计算资源多而产能小被限制了，造成了只有很少的大规模脉冲神经网络被用来解决复杂的计算问题，而这些之前都是由第二代神经网络解决的。
第二代神经网络模型中难以加入时间，脉冲神经网络（特备当算法定义为离散时间时）相当容易观察其动力学特征。我们很难建立一个具有稳定行为的模型来实现一个特定功能。
脉冲神经网络的简介
脉冲神经网络 （SNN-Spiking Neuron Networks) 经常被誉为第三代人工神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。
第二代神经网络包括比较广泛，包括应用较多的BP神经网络。但是从本质来讲，这些神经网络都是基于神经脉冲的频率进行编码( rate coded）。
脉冲神经网络，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑其中。
思路是这样的，动态神经网络中的神经元不是在每一次迭代传播中都被激活（而在典型的多层感知机网络中却是），而是在它的膜电位达到某一个特定值才被激活。
当一个神经元被激活，它会产生一个信号传递给其他神经元，提高或降低其膜电位。
在脉冲神经网络中，神经元的当前激活水平（被建模成某种微分方程）通常被认为是当前状态，一个输入脉冲会使当前这个值升高，持续一段时间，然后逐渐衰退。
出现了很多编码方式把这些输出脉冲序列解释为一个实际的数字，这些编码方式会同时考虑到脉冲频率和脉冲间隔时间。借助于神经科学的研究，人们可以精确的建立基于脉冲产生时间神经网络模型。
这种新型的神经网络采用脉冲编码(spike coding)，通过获得脉冲发生的精确时间，这种新型的神经网络可以进行获得更多的信息和更强的计算能力。
脉冲神经网络的历史
Alan Lloyd Hodgkin和Andrew Huxley在1952年提出了第一个脉冲神经网络模型，这个模型描述了动作电位是怎样产生并传播的。
但是，脉冲并不是在神经元之间直接传播的，它需要在突触间隙间交换一种叫“神经递质”的化学物质。这种生物体的复杂性和可变性导致了许多不同的神经元模型。
从信息论的观点来看，找到一种可以解释脉冲，也就是动作电位的模型是个问题。所以，神经科学的一个基本问题就是确定神经元是否通过时间编码来交流。时间编码表明单一的神经元可以取代上百个S型隐藏层节点。
宇宙的3D副本充满神秘感，虚拟版本可以模拟什么？
在我们地球之外的浩瀚星河，有无数美丽的物体，就像下图你所看到的这个泡状星云，它和地球相聚8000光年。
随着宇宙科学的进步，科学家们拥有了越来越先进的技术，并且对宇宙进行了人工智能模拟，这也是迄今为止的第一次，而模拟结果竟然有些出人意料，它看上去就像真实的宇宙一样，充满了神秘感。
由于宇宙的年龄和规模值都是一个相对巨大的数字，所以想要了解它的形成，其本身便是一件特别具有挑战性的事儿。该人工智能模拟的目标，是通过虚拟宇宙版本的建立，模拟宇宙最初的不同条件。
然而，有意思的一件事情发生了，那就是科学家们并不知道，为什么这一次的模拟会如此有效。
用一个形象的一点的比喻，就好比一款能够识别猫狗的图像识别软件，竟然意外的能够识别出大象这个物种，这个结果让所有研究人员都困惑了，也成为了目前困扰着他们的难题。
因为传统的模型都需要大量的时间和计算能力，所以计算机建模成为了天体物理科学家们的一个工具，当通过调整其中的不同参数，并完成运行数千次模拟，便能够确定最可能实现的场景。
为此，科学家们创建了一个被称为深度密度位移或D ^ 3M的深度神经网络模型，用以加速整个过程，目的是要识别数据中的那些常见特征，然后跟着时间的推移操作其中的数据。
研究人员在D ^ 3M的案例中，从宇宙的高精度传统计算机模型里，输入了8000个模拟。然后进行了一项全新的仿真，模拟了达到6亿光年的虚拟立方体形状。
在新宇宙中，神经网络可以进行运行模拟，就像通过8000模拟数据集，模拟重力在宇宙形成过程中所发挥的作用是什么。
虽然在此之前，D ^ 3M并没有进行过任何暗物质相关的处理培训，但是当研究人员将参数改为虚拟宇宙中的暗物质量时，它依然可以处理模拟的相关问题。
这个特征也让D ^ 3M拥有了一个谜团，对于计算机科学和宇宙学而言，这个模拟本身都变得更有趣了。
科学家们认为，这样的意外发现，其实也是科学和深度学习之间的双向道路，这就好比是一个有趣的游乐场，可以为机器学习者提供使用场地，然后得出该模型推断如此准确的原因。
从广义的角度来看，这个模型可以为研究人员节约很多时间，能达到在30毫秒以内就完成模拟的效率，并且它的错误率只有2.8%，而非人工智能的模拟方式，最少都需要几分钟，并且现有的最快模型错误率会达到9.3%。
研究人员可以通过改变网络中的其他参数，以达到研究影响宇宙的因素有哪些，比如气体动力学或流体运动等。
俄罗斯创企推新型自动驾驶算法 一个摄像头可让无人车实现3D感知
车东西（chedongxi）文 | 小路车东西6月29日消息，近日，俄罗斯一家名为Ralient的自动驾驶初创公司成功推出基于神经网络的自动驾驶系统，该系统名为MIMIR。
MIMIR自动驾驶系统仅用一个普通摄像头即可构建自动驾驶汽车所需的3D场景，实现3D感知。
Ralient公司在You Tube上发布了一段由单个摄像头拍摄的视频，视频展示了该公司的MIMIR自动驾驶系统是怎样检测出路上车辆的尺寸、运动状态和方向。
▲MIMIR自动驾驶系统计算机视角更神奇的是，MIMIR自动驾驶系统不仅可以测算出本车与其他车辆之间的距离，并且能够在不知道上一帧的情况下分别处理每一帧画面，进而通过跟踪其他车辆，准确测算出其他车辆的速度。
据悉，目前的汽车自动驾驶3D感知的方法存在成本高、探测距离近、不能测算车辆距离和速度等方面的缺点。Ralient研发的基于神经网络自动驾驶系统或将解决自动驾驶3D感知所遇到的难题。
一、Ralient推出新的自动驾驶系统 已经展开车辆上路测试近日，俄罗斯一家名为Ralient的自动驾驶初创公司推出基于神经网络开发的自动驾驶系统，该系统名为MIMIR，仅用一个普通摄像头即可构建自动驾驶汽车所需的3D环境，实现3D感知。
Ralient在You Tube上传了一段仅由单个摄像头拍摄的视频，视频中展示了该公司的MIMIR自动驾驶系统是怎样监测出路上车辆的尺寸、运动状态和方向的，该公司认为一个雷达或者摄像头就足以收集复杂的道路信息。
不仅如此，MIMIR自动驾驶系统还可测算出本车与其他车辆之间的距离，并且能够根据摄像头所拍画面，测算出其他车辆的速度。
Ralient已经展开了MIMIR自动驾驶系统的上路测试，测试其对被残缺道路标识的识别能力。
▲MIMIR自动驾驶系统识别残缺道路标识另外，这家自动驾驶初创公司还在研发名为“R-Shuttle”的无人驾驶汽车，该公司不会将高精地图作为汽车自动驾驶的核心，因为他们认为高精地图易受恶劣天气影响，并不能满足实用化的要求。
▲MIMIR自动驾驶系统在恶劣环境下工作二、主流技术路线成本高昂 最高可达40余万元据了解，现在为自动驾驶提供3D感知的技术主要有，立体视觉、RGB-D和Lidar三种技术路线。
立体视觉的工作原理与拍摄3D电影类似，使用两个或两个以上不同位置的摄像机进行环境图像的收集工作，之后通过两个角度拍摄的图像差异计算目标物体的距离。
此路线所需的硬件简单，只需要两个摄像头，但是测算目标物体的速度和位置精度方面存在问题。
▲立体视觉工作原理示意RGB-D可以看做是增加了可探测目标物体的距离功能的2D摄像头，工作原理是，利用光到内部传感器的投射时间计算与目标物体的距离。此项技术路线成本相对较低，但易被干扰和遮挡。
Lidar即激光雷达，并且大多数的3D Lidar传感器是多线的（最多64线），它利用发射的激光脉冲测算与目标的距离。
此项技术路线探测距离远、精度高，但过于笨重，而且成本较为昂贵，每台64线的Lidar需要约6万美元（约合人民币42.5万元）的成本。
Ralient公司表示，基于神经网络的MIMIR自动驾驶系统成功开发，意味着可以使用普通智能手机的摄像头取代激光雷达等昂贵的探测设备。
结语：神经网络将助力自动驾驶发展目前，自动驾驶非常依赖于对场景的3D感知，而三种主流的感知技术路线又存在这样或那样的问题。
Ralient利用神经网络开发的MIMIR自动驾驶系统解决了探测精度等方面的问题，还大幅降低了成本，拥有较为广阔的发展前景。
据悉，Ralient公司已经开始对MIMIR自动驾驶系统进行了上路测试，一旦验证该系统成熟，神经网络将向更高级别发展。本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
脉冲耦合神经网络被称为第三代神经网络，那么第一代和第二代分别是什么？