自动驾驶感知

LWC-KD：图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏

宇直不会放弃·2025-03-11 11:20

正向代理、反向代理

客户端无感知，请求直接发到反向代理。正向代理应用场景正向代理常被用于：隐藏客户端身份：保护客户端真实IP或网络信息。也可以用来解决跨域问题。

龙卷风hu~·2025-03-11 05:07

Android 视图切换的艺术

特别是在横向滑动列表中，如何让用户能够直观地感知到当前选中的项，是一个值得探讨的问题。

t0_54manong·2025-03-11 05:58

计算机视觉｜3D 点云处理黑科技：PointNet++ 原理剖析与实战指南

特别是在自动驾驶和机器人视觉等领域，这项技术已成为实现智能化的关键支撑。以自动驾驶为例，车辆需要实时感知周围复杂的环境信息，包括行人、车辆、交通标志和路况等。

紫雾凌寒·2025-03-10 23:19

同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？

关键要点研究表明，智能体（可能是“智能代理”的意思）在人工智能中是一个能够感知环境、自主行动以实现目标的系统。

释迦呼呼·2025-03-10 18:40

探索Agent AI智能体的未来

这些智能体可以感知环境、理解上下文、做出决策并采取行动，

A-Kamen·2025-03-10 18:08

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

智能制造数字孪生概念模型与关键技术

智能制造数字孪生是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，对产

·2025-03-10 17:22

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南

无论是自动驾驶、安防监控，还是医疗影像分析，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。然而，图像处理的计算量非常大，往往需要强大的计算能力来保证实时性和高效性。

快撑死的鱼·2025-03-10 16:25

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习（明教）依托动态环境交互优化策略，驱动AlphaGo、自动驾驶等突破性应用

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

从零开始学机器学习——什么是机器学习

机器学习（ML）作为人工智能的重要子领域，专注于运用特定的算法发现有意义的信息，并从感知数据中

努力的小雨·2025-03-10 14:12

基于BMO磁性细菌优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真

磁性细菌是一类能够感知地球磁场并沿磁场方向游动的微生物。在BMO算法中，模拟磁性细菌的这种趋磁

软件算法开发·2025-03-10 12:25

物联网中如何解决网络复杂性的问题

常见的分层架构包括：感知层：负责数

小赖同学啊·2025-03-10 09:03

物联网（Internet of Things, IoT）中的网络层简介

网络层的主要任务是将感知层（传感器、设备等）收集到的数据通过互联网或其他通信网络传输到应用层（数据处理和分析平台）。

小赖同学啊·2025-03-10 09:02

(即插即用模块-特征处理部分) 三十、(2024) BFAM & CBM & DFEM 特征聚合+特征提取+边界感知

文章目录1、BitemporalFeatureAggregationModule2、ChangeBoundary-AwareModule3、DeepFeatureExtractionModule4、代码实现paper：B2CNet:AProgressiveChangeBoundary-to-CenterRefinementNetworkforMultitemporalRemoteSensingIm

御宇w·2025-03-10 03:22

云原生边缘智能：构建分布式IoT设备的自主决策引擎

引言：突破云计算边界Tesla自动驾驶系统通过边缘节点每秒处理2300帧图像，决策延迟/dev/quality_valve"四、生产场景解决方案4.1典型行业应用场景4.2故障自愈流程#边缘节点健康检查脚本

桂月二二·2025-03-09 23:47

C语言基础系列【20】内存管理

博主介绍：程序喵大人35-资深C/C++/Rust/Android/iOS客户端开发10年大厂工作经验嵌入式/人工智能/自动驾驶/音视频/游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章

程序喵大人·2025-03-09 23:43

AI时代的多模态输入与理解：挑战与局限性

然而，现实情况并没有这么乐观，现实中AI要实现与人类相似的感知和理解，仍然面临着许多技术和应用上的难题。

智享食事·2025-03-09 19:17

使用 Unity 为 Meta Quest 3 开发混合现实体验

混合现实同样能增强人类感知、介入周围环境的方式，提供真正的变革型和沉浸式用户体验。为MetaQuest制作令人着迷的跨平台沉浸体验现在有了新的途径。

Unity官方开发者社区·2025-03-09 17:21

探索光与电的交响曲：基于单片机光敏传感器论文设计

它们不仅能够感知环境光线的变化，还能将这些变化转化为电信号，从而实

苗璋希Eldwin·2025-03-09 13:18

在 PiscTrace 上使用 YOLO 进行预测与 MiDaS 景深补偿：体验纯视觉自动驾驶的数据分析

随着自动驾驶技术的不断发展，视觉感知系统逐渐成为车辆感知的核心组件。

那雨倾城·2025-03-09 10:30

在协议中，语义感知能力

在协议（如网络协议、数据格式协议等）的上下文中，语义感知能力指的是系统对协议数据（如报文、字段、交互流程等）实际含义和逻辑关联的理解能力，而不仅仅是语法层面的合规性检查。

海青橘·2025-03-09 08:37

专业英语

计算机1.计算机基础(1)计算机组成原理(2)计算机网络(3)数据库(4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶

程序员爱德华·2025-03-09 08:55

北斗短报文+5G：遨游通信终端开启全域智能物联新时代

AOROM5-5G北斗短报文终端的诞生，标志着北斗短报文与5G技术的深度融合迈入新阶段，在工业物联网、智慧城市等领域开辟了全域感知与实时响应的新赛道。

AORO_BEIDOU·2025-03-09 05:18

电商智能客服实战（五）-用户交互模块实现

电商智能客服实战（一）—概要设计电商智能客服实战（二）需求感知模块模型微调实现电商智能客服实战（三）-需求感知模块具体实现电商智能客服实战（四）-规划模块实现一、模块整体架构设计1.1核心流程非常消极/

power-辰南·2025-03-09 02:19

Agent 框架与应用

1.1初识Agent：智能体的核心能力AIAgent是一种基于大模型的自主任务执行系统，能够通过感知、决策、规划和执行实现复杂目标的闭环达成。

power-辰南·2025-03-09 02:49

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

)外积关于数据操作X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数Softmax函数交叉熵损失函数感知机多层感知机前言之前看吴恩达

孔表表uuu·2025-03-09 01:48

玛卡巴卡的k8s知识点问答题（二）

（1）资源管理失效，k8s无法感知swap的使用情况，因为他只监控物理内存，若启用了swap，pod可能会使用swap空间，导致k8s误判节点的使用情况。

小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )·2025-03-09 00:18

物联网感知层常用感应设备

SensirionSHT4x系列光照传感器▸应用：智能路灯自动调光、植物工厂补光系统气体传感器▸类型：MQ-2（可燃气体）、CO₂传感器（如SenseAirK30）▸应用：化工厂安全监测、室内空气质量检测二、动态感知类加速度计

小赖同学啊·2025-03-09 00:25

车载SerDes芯片的重要性：自动驾驶与智能座舱的神经网络

车载SerDes芯片的重要性：自动驾驶与智能座舱的神经网络在智能汽车时代，数据就是“燃料”，而SerDes芯片（串行器/解串器）就是让这些数据以光速奔跑的“血管”。

空间机器人·2025-03-08 20:38

基于深度学习的视频修复

这种技术在电影修复、视频编辑、监控视频增强、自动驾驶和虚拟现实等多个领域具有广泛应用。

SEU-WYL·2025-03-08 20:35

内容中台赋能数字化内容管理智能升级

智能元数据引擎架构解析现代智能元数据引擎通过三层模型实现数据治理的范式突破：底层采用动态本体建模技术，支持多源异构数据整合；中间层部署语义推理框架，结合知识图谱构建能力实现上下文感知；应用层则通过动态工作流配置驱动业务场景适配

清风徐徐de来·2025-03-08 19:40

镜像世界架构揭秘：全球领先的视频孪生与三维重构技术

本文将深入解析其核心技术架构，探讨其如何通过技术创新推动智慧城市、自动驾驶、安防监控等多个领域的应用落地。

云栖道人·2025-03-08 19:34

清华团队发布多模态“神探”Migician：24.94%性能碾压，解锁多图定位的无限可能—— 安防、自动驾驶、医疗影像的AI“鹰眼”革命

引言：当AI学会“跨图追凶”2025年，安防监控摄像头每天产生3.5万亿帧画面，自动驾驶汽车每秒处理20路传感器图像，医疗影像科医生年均分析50万张CT片——多图像定位能力已成为AI落地的命门。

花生糖@·2025-03-08 13:15

驱动 AI 边缘计算新时代！高性能 i.MX 95 应用平台引领未来

特别是在自动驾驶、智慧医疗、工业自动化等高精度应用中，毫秒级的延

WPG大大通·2025-03-08 09:55

音频的“隐形保镖”——音频数字水印

利用的是音频信号的冗余性和人类感知器官对于音频的掩蔽效应等特性，在不影响音频载体听觉质量的情况下，通过把额外

声光界·2025-03-08 09:54

云原生边缘计算：重塑分布式智能的时空边界

引言：算力向数据源头迁移的革命特斯拉自动驾驶系统每小时产生20TB边缘数据，时延要求低于50ms。中国移动5G边缘云实现ARPU值提升38%，华为云IEF平台将工业质检响应速度提升至15ms以内。

桂月二二·2025-03-08 08:33

山海鲸接入DeepSeek~赋予AI 3D感知“超能力”

山海鲸震撼升级，一键直连DeepSeek、通义千问等主流大模型，融合前沿3D-LLM算法，赋予AI3D感知“超能力”，让数字孪生生产力全面爆发，开启无限可能！

山海鲸可视化·2025-03-08 06:03

智能算法安全优化与关键技术实践

在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中，联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题，而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力，为小样本场景提供技术支撑。

智能计算研究中心·2025-03-08 03:02

跨领域算法安全优化与实践路径

内容概要在算法技术加速渗透金融、医疗、自动驾驶等关键领域的背景下，跨领域算法的安全性与可落地性成为核心挑战。

智能计算研究中心·2025-03-08 03:01

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

特斯拉 FSD 算法深度剖析：软件层面全解读

一、引言特斯拉的FSD（FullSelf-Driving）系统作为自动驾驶领域的前沿成果，其软件层面的算法设计至关重要。

python算法(魔法师版)·2025-03-07 21:29

特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来

FSD系统概述FSD（FullSelf-Driving）系统是特斯拉研发的一套高级自动驾驶技术，旨在实现车辆在各种道路和驾驶场景下的完全自动驾驶。

百态老人·2025-03-07 19:38

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境

AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

介绍常见的图片分类模型与算法

随着深度学习技术的飞速发展，很多强大的图像分类算法和模型已经被提出，广泛应用于从医疗影像到自动驾驶、从人脸识别到图像检索等多个领域。

萧鼎·2025-03-07 19:31

AI与大数据融合：技术路径与行业赋能

在此背景下，人工智能技术通过算法突破与算力跃迁，正重塑大数据价值挖掘范式，构建从数据感知到决策闭环的全

互联网Ai好者·2025-03-07 19:28

总理在政府工作报告中提到具身智能，so！这是个什么玩意？竟也能帮我发高分顶会

目前，具身智能的研究主要集中在四个核心方向：具身感知、具身互动、具身智能体

前沿速递AI·2025-03-07 14:20

Agentic：基于DeepSeek V3与R1的智能代理技术深度解析

与传统工具不同，Agentic技术赋予系统感知环境、推理决策并主动执行任务的能力，使其成为连接人类与数字世界的“智能助手”。

weixin_40941102·2025-03-07 13:45

AI自动驾驶：2025有戏，Uber受益先于特斯拉

自动驾驶：2025有戏，Uber受益先于特斯拉近期消息，优步将与Waymo在奥斯汀推出合作服务（夏季将在亚特兰大跟进）。

gange574·2025-03-07 13:04

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

例如，自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解，属于典型的CV任务。机器视觉（MV）聚焦于工业场景的自动化检测与控制，强调实时性和精准性。MV系统

程序员Linc·2025-03-07 12:00

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