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大模型应用下自动驾驶赛道将有哪些变化?

特斯拉率先引入BEV+Tranformer大模型,与传统2D+CNN小模型相比,大模型的优势主要在于:1)提高感知能力:BEV将激光雷达、雷达和相机等多模态数据融合在同一平面上,可以提供全局视角并消除数据之间的遮挡和重叠问题,提高物体检测和跟踪的精度;2)提高泛化能力:Transformer模型提取特征函数,通过注意力机制寻找事物本身的内在关系,使智能驾驶学会总结归纳而不是机械式学习。主流车企及自动驾驶企业均已布局BEV+Transformer,大模型成为自动驾驶算法的主流趋势。

  • 2023-11-23
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2023年半导体供应链风险报告-WTW

虽然近几年半导体行业的发展受到了政治和经济不确定性的影响,但 2023 年半导体行业的整体表现还是相当不错的。这主要是由于人工智能(AI)、自动驾驶汽车和电动汽车、物联网和 5G 等新兴技术对专用芯片的需求不断增长。

  • 2023-11-23
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在产业升级大潮中寻求自我突破的中国工业软件产业(47 PPT)

以软件为载体“包裹” 具体工业知识的工业软件,沉淀了在具体制造过程中 的 “诀窍” 。它在工业实践中,又基于新增的“诀窍”不断自我迭代,形 成以“行业知识体系”驱动工业制造的过程“自动化落地”,进而深刻转变工业发展和增长的方式

  • 2023-11-23
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2023全球区块链应用市场暨产业图谱报告-20230920-46页

《2023 全球区块链应用市场暨产业图谱报告》是资本实验室连续第三年发布的区块链应用市场年度研究报告。在研究过程中,资本实验室共收录 2022 年来自全球 59 个国家和地区的区块链应用案例1042 起。在 2020-2022 三年间,案例来源国家和地区总数已增加到101 个,应用案例总量达到 3636 起,产业图谱涵盖的机构数量总计近 1600 家。

  • 2023-11-23
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智能诊断技术综述

设备故障诊断技术是在电子、计算机技术的发展中产生的一门技术。当 1个系统的状态偏离正常状态时,就称该系统发生了故障,此时系统可能完全也可能部分丧失其功能。故障诊断就是寻找故障原因的过程,包括状态检测、故障原因分析及劣化趋势预测等内容。传统故障诊断技术在分析结构比较复杂的深层次故障时效果不理想,且对操作员能力要求较高;而人工智能技术的发展,则使诊断技术走向了智能化1。由于智能故障诊断技术可模拟人类的逻辑思维和形象思维,将人类各种知识融入诊断过程,故可实现对大型复杂设备的实时、可靠、深层次和预测性故障诊断,获得的诊断信息就能准确地对诊断对象的状态进行识别和预测。因此这一技术也受到了世界各国工程研究人员的普遍重视。目前,随着基于行为的人工智能、分布式人工智能、多传感器信息融合技术以及新理论的提出与发展,故障诊断也获得了新的发展机遇[2].

  • 2023-11-23
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移动通信系统切换技术概述

在移动通信系统中,切换已被作为一种关键的技术广泛应用。本文首先对切换过程的基本概念进行介绍,然后依次论述了硬切换、软切换、无缝切换、接力切换和垂直切换的原理、过程及优缺点,并结合这几种主流的切换技术做了比较,并对几种切换技术的优兮做了总结。

  • 2023-11-23
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交通大数据平台解决方案(45页 PPT)

市交通运输局是市人民政府主管全市交通行业的职能部门。 下属市港航管理(地方海事)局、公路管理局、道路运输管理处和市地方公路管理处。行使全市水上交通港政管理、运政管理、海事管理、航道管理和船舶检验五项职能。

  • 2023-11-23
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5G 智慧校园顶层设计方案(68页 PPT)

教育现代化核心理念是信息技术与教育教学的深度融合。2018年4月13日,教育部印发《教育信息化2.0行动 计划》,2019年2月23日,国务院印发了《中国教育现代化2035》,两大政策文件对教育现代化和未来发展提出 了政策性要求。

  • 2023-11-23
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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