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自动驾驶论文阅读
[
自动驾驶
算法][从0开始轨迹预测]:二、
自动驾驶
系统中常用的坐标系及相应的转换关系
自动驾驶
中常见的坐标系与坐标转换1.传感器坐标系1.1相机坐标系统1)相机相关基础知识2)相机各坐标系图像/像素坐标系相机坐标系像平面坐标系3)相机各坐标系之间的转换像平面坐标系到像素坐标系的转换(平移缩放变换
Way_X
·
2024-01-16 21:09
#
从0开始轨迹预测
自动驾驶
算法
人工智能
【小智好书分享• 第一期】深度学习计算机视觉
深度学习技术已在人脸识别、交互式仿真和医学成像方面取得令人兴奋的突破,但最让人心潮澎湃的当属
自动驾驶
技术。如今,
自动驾驶
的汽车已经能在高速路上畅意驰骋并对各种复杂路况做出灵活反应了。计算机如何“
.小智
·
2024-01-16 18:09
好书分享
深度学习
计算机视觉
人工智能
论文阅读
笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (二)
论文阅读
笔记AI篇——Transformer模型理论+实战(二)第二遍阅读(通读)2.1Background2.2ModelArchitecture2.2.1EncoderandDecoderStacks2.2.2ScaledDot-ProductAttention2.2.3Multi-HeadAttention2.3WhySelf-Attention2.4Training2.5Results2
键盘国治理专家
·
2024-01-16 17:17
Papers
ML&DL技术栈
论文阅读
笔记
人工智能
transformer
人工智能培训靠谱吗
由于人工智能在可穿戴设备、家庭自动化、智能城市和
自动驾驶
等领域都有广泛应用,因此人工智能工程师将会是一个极具发展前景的职业。
人工智能技术与咨询
·
2024-01-16 17:42
人工智能
计算机视觉的应用
计算机视觉在许多领域和行业中具有广泛应用,如
自动驾驶
、医疗影像分析、无人机、智能监控、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等。随着深
人工智能技术与咨询
·
2024-01-16 17:42
计算机视觉
人工智能
论文阅读
笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (一)
资源地址Attentionisallyouneed.pdf(0积分)-CSDN第一遍阅读(Abstract+Introduction+Conclusion)Abstract中强调Transformer摒弃了循环和卷积网络结构,在English-to-German翻译任务中,BLEU得分为28.4,在English-to-French的翻译任务中的BLEU得分为41.0,用8张GPU训练了3.5天,
键盘国治理专家
·
2024-01-16 17:40
ML&DL技术栈
Papers
人工智能
论文阅读
笔记
自动驾驶
的未来:BEV与Occupancy网络全景解析与实战揭秘!
自动驾驶
领域中,什么是BEV?什么是Occupancy?作者:小柠檬|来源:公众号「3DCV」BEV是Bird’sEyeView的缩写,意为鸟瞰视图。
3DCV
·
2024-01-16 17:43
自动驾驶
人工智能
计算机视觉
深度学习
算法
*第六篇《基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究》
论文阅读
笔记
[1]刘恒畅,姚德臣,杨建伟,张骄.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究[J].振动与冲击,2021,40(10):95-102.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究*note:本文研究方法不太能理解,后期需要再看一遍思路。一、文章本身文章框架思维脑图链接Researchquestion(s)(文章的研究问题是什么?—通常好的实证研究都有非常具体的研究问题,我们
子曰1884
·
2024-01-16 16:00
论文阅读
神经网络
深度学习
自动驾驶
论文笔记-混合卷积MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels
Hello,今天是
论文阅读
计划的第9天啦~调整计划后,现在都趁着早上最安静最无打扰的时候看论文,完成每天的
论文阅读
任务。
Lyndsey
·
2024-01-16 16:57
#
论文阅读笔记
【投资笔记】昨日放量大涨,
自动驾驶
概念火爆2021-04-20
昨日终于迎来了久未的放量大阳线,延续上周五的全线反弹,在
自动驾驶
概念全面爆发的带动下,抱团股也开始反弹,同花顺漂亮100指数收出春节后涨幅最大的一根阳线,走势比预期稍强,预期可能还会在120日线附近墨迹一下
半瞎子杂谈
·
2024-01-16 15:21
vslam论文15:DynaVINS: 一种动态环境下的视觉惯性SLAM(ICRA 2023)
摘要视觉惯性里程计和SLAM算法广泛应用于服务机器人、无人机和
自动驾驶
汽车等领域。大多数SLAM算法都是基于假设地标是静态的。然而,在现实世界中,存在着各种各样的动态物体,它们降低了姿态估计的精度。
xsyaoxuexi
·
2024-01-16 12:08
视觉SLAM论文阅读
笔记
c++
学习
竞争力榜单!大模型加持高阶智驾,TOP10数据服务提供商
随着高阶智驾在乘用车前装赛道的规模化部署,过去仅仅依靠L4级
自动驾驶
生存(零散项目)的数据服务公司,有了全新的可持续商业化落脚点。
高工智能汽车
·
2024-01-16 11:35
自动驾驶
车载存储市场即将大爆发,江波龙如何抢占先发优势
而未来,伴随着L3级及以上
自动驾驶
汽车的逐步落地,单车存储
高工智能汽车
·
2024-01-16 11:35
自动驾驶
线控底盘新玩家凶猛!这家企业的ONE-BOX产品正式量产下线
据了解,作为耀宁科技集团的一级子公司,威肯西科技致力于
自动驾驶
控制执行层的自主研发,以线控底盘为核心,聚焦线控制动、线控转向、线控悬架3大核心底盘系统及底盘域控制器。
高工智能汽车
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2024-01-16 11:35
自动驾驶
NeRF算法原理总结概述
论文翻译见博客:《NeRF算法论文解析与翻译》参考链接:神经网络辐射场NeRF、实时NeRFBaking、有向距离场SDF、占用网络Occupancy、NeRF
自动驾驶
NeRF详解NeRF入门之体渲染(
超爱吃小蛋糕的66
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2024-01-16 11:14
深度学习
算法
深度学习
人工智能
自动驾驶
NeRF
三维重建
机器学习在什么场景下最常用-九五小庞
智能交通:如
自动驾驶
、交通管制、智能路牌等。医疗健康:如疾病预测、基因分析、医疗数据分析等。金融领域:如风险评估、信用评估、股票预测等。工业制造:如制造过程优化、质量控制、维修管理等。
Up九五小庞
·
2024-01-16 10:33
人工智能-AI
机器学习
人工智能
[VGG团队
论文阅读
]Free3D: Consistent Novel View Synthesis without 3D Representation
Vedaldi,C.Z.A.(n.d.).Free3D:ConsistentNovelViewSynthesiswithout3DRepresentation.Chuanxiaz.com.https://chuanxiaz.com/free3d/static/videos/Free3D.pdfFree3D:无需3D表示的一致新视角合成VisualGeometryGroup,Universityof
王知为
·
2024-01-16 08:23
论文阅读
3d
2019-05-23
作业布置了三篇议
论文阅读
。在讲解议论文的过程中,主要是做,然后找相同点归类,然后总结答题技巧。以后的时间都是文言文虚词加上阅读的复习。第二节:讲了试卷;明天上午还是要提问一下几个重点题的
木木木倩
·
2024-01-16 07:07
计算机视觉市场分析:预计2029年将达到870亿元
目前此项技术已经广泛应用到安防、
自动驾驶
、医疗、消费等,也是目前人工智能技术中落地最广的技术之一。
QYR市场调研所
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2024-01-16 06:36
计算机视觉
人工智能
《计算机视觉处理设计开发工程师》
计算机视觉在许多领域和行业中具有广泛应用,如
自动驾驶
、医疗影像分析、无人机、智能监控、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等。随着深
人工智能技术与咨询
·
2024-01-16 06:05
计算机视觉
人工智能
论文阅读
:Online Spatio-temporal Calibration of Tightly-coupled Ultrawideband-aided Inertial Localization
前言OnlineSpatio-temporalCalibrationofTightly-coupledUltrawideband-aidedInertialLocalization这篇论文是发布在IROS2021上的一篇文章,主要针对载体上的MU和UWB进行空间校准与时间校准。一、问题背景GPS拒止:在室内环境中缺乏一种有效的定位方案,并且在城市峡谷中GPS性能会显著下降。基于相机IMU的定位系统
独孤西
·
2024-01-16 06:06
论文阅读
论文阅读
【
论文阅读
】Tightly Coupled 3D Lidar Inertial Odometry and Mapping
TightlyCoupled3DLidarInertialOdometryandMapping摘要I.介绍II.相关工作III.符号与说明A.符号B.IMU运动1)状态2)运动模型3)预积分IV.紧耦合Lidar-IMU里程计A.Lidar-IMU里程计概述B.去畸变和特征提取C.相对Lidar测量D.激光雷达扫描匹配E.优化V.使用旋转约束进行细化VI.实验VII.测试与分析本文主要是对LIO-
MIKingZCC
·
2024-01-16 06:05
多传感器融合
自动驾驶
slam
图优化
语义分割数据集
KITTI(KarlsruheInstituteofTechnologyandToyotaTechnologicalInstitute)数据集是一个用于计算机视觉和
自动驾驶
研究的公开数据集。
TechMasterPlus
·
2024-01-16 04:27
图像分割
人工智能
NLP
论文阅读
记录 - 2021 | WOS 利用 ParsBERT 和预训练 mT5 进行波斯语抽象文本摘要
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法A.序列到序列ParsBERTB、mT5四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言LeveragingParsBERTandPretrainedmT5forPersianAbstractiveTextSummariza
yuyuyu_xxx
·
2024-01-16 04:52
NLP
自然语言处理
论文阅读
人工智能
NLP
论文阅读
记录 - 2021 | WOS 基于动态记忆网络的抽取式摘要
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ExtractiveSummarizationBasedonDynamicMemoryNetwork(21)0、论文摘要我们提出了一种基于Bert和动态记忆网络的提取摘要模型。
yuyuyu_xxx
·
2024-01-16 04:51
NLP
自然语言处理
论文阅读
人工智能
NLP
论文阅读
记录 - 2021 | WOS 使用 GA-HC 和 PSO-HC 改进新闻文章的文本摘要
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试二.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ImprovedTextSummarizationofNewsArticlesUsingGA-HCandPSO-HC(21)0、
yuyuyu_xxx
·
2024-01-16 04:51
NLP
自然语言处理
论文阅读
人工智能
NLP
论文阅读
记录 - 2021 | WOS HG-News:基于生成式预训练模型的新闻标题生成
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言HG-News:NewsHeadlineGenerationBasedonaGenerativePre-TrainingModel(2108)0、论文摘要自从神经网络方法应
yuyuyu_xxx
·
2024-01-16 04:19
NLP
自然语言处理
论文阅读
人工智能
AutoSec x车企:智能汽车数据安全治理云论坛
在新一轮信息技术革命和产业变革的推动下,
自动驾驶
、智能座舱技术快速发展,对数据的需求也大幅增加。科技发展在给车主带来便利的同时,数据安全问题亟待解决。
TaasLabs
·
2024-01-15 22:19
汽车
汽车
数据安全
AutoSec汽车安全直播课 | 中国智造如何赋能车载以太网全链路应用?
汽车智能化、网联化以及
自动驾驶
的大浪已经来临,浪潮带来的不仅有ADAS技术的不断革新、高品质车载娱乐影音的影音推进、以及OTA远程升级、V2X、大数据、云计算等一系列技术的发展,这更是在一定程度上推进了车载网络容量需求的爆发式发展
TaasLabs
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2024-01-15 22:49
消息资讯
网络安全
web安全
汽车
论文阅读
_中文医疗模型_ eHealth
英文题目:BuildingChineseBiomedicalLanguageModelsviaMulti-LevelTextDiscrimination中文题目:基于多层次文本辨析构建中文生物医学语言模型论文地址:https://arxiv.org/pdf/2110.07244.pdf领域:自然语言处理,生物医学发表时间:2021作者:QuanWang等,百度模型下载:https://huggin
xieyan0811
·
2024-01-15 22:21
FlatFS: Flatten Hierarchical File System Namespace on Non-volatile Memories——论文泛读
ATC2022Paper元数据
论文阅读
汇总问题传统文件系统通过将其构造为目录树来提供分层的命名空间。
妙BOOK言
·
2024-01-15 18:08
论文阅读
论文阅读
Lunule: An Agile and Judicious Metadata Load Balancer for CephFS——论文泛读
SC2021Paper元数据
论文阅读
汇总问题CephFS采用动态子树分区方法,将分层命名空间划分并将子树分布到多个元数据服务器上。
妙BOOK言
·
2024-01-15 18:08
论文阅读
ceph
论文阅读
Mantle: A Programmable Metadata Load Balancer for the Ceph File System——论文泛读
SC2015Paper元数据
论文阅读
汇总问题优化Ceph的元数据局部性和负载平衡。
妙BOOK言
·
2024-01-15 17:03
论文阅读
ceph
论文阅读
面向
自动驾驶
领域的BEV与Occupancy网络的全景解析与实战
2022CVPR上,特斯拉宣布将在其
自动驾驶
车辆中发布一种全新的算法,这个算法被命名为OccupancyNetworks,之前以object为中心的技术在目标的形状或外观不明确的开放世界交通场景中可能会失败
3DCV
·
2024-01-15 17:15
自动驾驶
人工智能
机器学习
计算机视觉
深度学习
NLP
论文阅读
记录 - 2022 | WOS 用于摘要法律文本的有效深度学习方法
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言Effectivedeeplearningapproachesforsummarizationoflegaltexts(22)0、论文摘要数字形式的法律判决文件的可用性为信息提取和应用提供了众多机会。由于这
yuyuyu_xxx
·
2024-01-15 17:11
NLP
自然语言处理
论文阅读
深度学习
NLP
论文阅读
记录 - 2021 | WOS01 通过对比学习增强 Seq2Seq 自动编码器进行抽象文本摘要
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法A文档增强B.自我监督对比学习C.序列到序列架构四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言EnhancedSeq2SeqAutoencoderviaContrastiveLearningforAbstractiveTextSummar
yuyuyu_xxx
·
2024-01-15 17:11
NLP
自然语言处理
论文阅读
学习
NLP
论文阅读
记录 - 2022 | WOS 数据驱动的英文文本摘要抽取模型的构建与应用
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言ConstructionandApplicationofaData-DrivenAbstractExtractionModelforEnglishText(2204)0、论文摘
yuyuyu_xxx
·
2024-01-15 17:10
NLP
自然语言处理
论文阅读
人工智能
NLP
论文阅读
记录 - 2022 | WOS 一种新颖的优化的与语言无关的文本摘要技术
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ANovelOptimizedLanguage-IndependentTextSummarizationTechnique(2204)0、论文摘要大量文本数据以多种语言以电子方
yuyuyu_xxx
·
2024-01-15 17:33
NLP
自然语言处理
论文阅读
人工智能
[
论文阅读
]Self-Supervised Learning for Videos: A Survey
Schiappa,M.C.,Rawat,Y.S.,&Shah,M.(2023).Self-SupervisedLearningforVideos:ASurvey.ACMComput.Surv.,55(13s),1–37.https://doi.org/10.1145/3577925论文中文名称:视频的自监督学习综述摘要:深度学习在各个领域取得的显著成功依赖于大规模标注数据集的可用性。然而,获取标注
王知为
·
2024-01-15 16:11
论文阅读
【sensors
论文阅读
】Intelligent Point Cloud Processing, Sensing, and Understanding
Wang,M.,Yue,G.,Xiong,J.,&Tian,S.(2024).IntelligentPointCloudProcessing,Sensing,andUnderstanding.Sensors,24(1).https://doi.org/10.3390/s24010283智能点云处理、感知和理解1.引言尽管存在离散数据点之间的不规则拓扑结构,点云被认为是表示3D数字地貌的基本支柱之一
王知为
·
2024-01-15 16:11
论文阅读
【
论文阅读
】基于纤维束成像的新型微结构信息引导的监督对比学习,自动识别视网膜丘视觉通路
Li,S.,Zhang,W.,Yao,S.,He,J.,Zhu,C.,Gao,J.,Xue,T.,Xie,G.,Chen,Y.,Torio,E.F.,Feng,Y.,Bastos,D.C.A.,Rathi,Y.,Makris,N.,Kikinis,R.,Bi,W.L.,Golby,A.J.,O’Donnell,L.J.,&Zhang,F.(2024).Tractography-basedautom
王知为
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2024-01-15 16:11
论文阅读
学习
论文阅读
Vision Transformer - VIT
文章目录1摘要1.1核心2模型架构2.1概览2.2对应CV的特定修改和相关理解3代码4总结1摘要1.1核心通过将图像切成patch线形层编码成token特征编码的方法,用transformer的encoder来做图像分类2模型架构2.1概览2.2对应CV的特定修改和相关理解解决问题:transformer输入限制:由于自注意力+backbone,算法复杂度为o(n²),token长度一般要bhnd
highoooo
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2024-01-15 16:06
论文阅读
transformer
深度学习
极智芯 | 解读
自动驾驶
芯片之英特尔Mobileye EyeQ系列
欢迎关注我的公众号「极智视界」,获取我的更多技术分享大家好,我是极智视界,本文分享一下解读
自动驾驶
芯片之英特尔MobileyeEyeQ系列。
极智视界
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2024-01-15 16:27
极智芯
自动驾驶
人工智能
Mobileye
EyeQ
英特尔
自动驾驶芯片
AI芯片
曲线生成 | 图解贝塞尔曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
详情:图解
自动驾驶
中的运动规划(MotionPlann
Mr.Winter`
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2024-01-15 12:20
机器人
人工智能
自动驾驶
ROS
计算机图形学
轨迹规划
M-G366PDG0规格书
适用于
自动驾驶
车辆导航系统、振动控制和稳定、指向和跟踪系统等场景,为各种应用场景提供了更加精确的控制和稳定性。体积小
Epson样品中心
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2024-01-15 10:53
晶体
晶振
晶体振荡器
新媒体运营
边缘计算:究竟是什么?为何潜力无限?
例如,
自动驾驶
汽车本质上是一台装有轮子的高性能计算机,它通过大量的传感器来收集数据。为了使得这些车辆能够安全可靠地运行,它们需要立即对周围的环境做出反应。处理速度的任何延迟都有可能是致命的。
灰哥哥
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2024-01-15 10:01
边缘计算
边缘计算
边缘计算的发展和应用前景
例如,
自动驾驶
汽车本质上是一台装有轮子的高性能计算机,它通过大量的传感器来收集数据
YHFHing
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2024-01-15 10:01
边缘计算
物联网
边缘计算
物联网
边缘计算AI入门
从智能医院和城市到无人商店再到
自动驾驶
汽车,所有这些都由运行在边缘的人工智能应用程序提供支持。通过边缘人
扫地的小何尚
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2024-01-15 10:30
人工智能
边缘计算
深度学习
python
c++
解决文字识别中误识别问题的秘籍
随着人工智能技术的不断发展,文字识别技术已经广泛应用于各个领域,如智能客服、智能家居、
自动驾驶
等。然而,在实际应用中,文字识别技术也面临着误识别的问题。误识别不仅会影响用户体验,还可能导致严重的后果。
金鸣识别
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2024-01-15 08:08
图片转excel表格
图片转excel
图片转表格
人工智能
【
论文阅读
】Deep learning for unmanned aerial vehicles detection: A review.
Al-lQubaydhi,N.,Alenezi,A.,Alanazi,T.,Senyor,A.,Alanezi,N.,Alotaibi,B.,Alotaibi,M.,Razaque,A.,&Hariri,S.(2024).Deeplearningforunmannedaerialvehiclesdetection:Areview.ComputerScienceReview,51(100614),1
王知为
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2024-01-15 08:09
论文阅读
深度学习
人工智能
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