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汽车制动距离估算模型和安全车距控制算法

针对智能车辆自动紧急制动和自主跟车时安全距离控制稳定较差的问题,提出了一种最小安全车距控制算法,基于汽车制动距离分段精确估算模型,针对车辆制动过程的不同阶段,采用不同的制动距离估算模型,准确计算制动距离。尤其是初始制动距离的精确估算,可以准确给出实施制动的最佳时机。再结合周期安全距离闭环控制算法,实现了最小安全车距的精准控制。该模型及算法已应用于奇瑞智能驾驶自动紧急制动和自主跟车系统中,经过5种初始车速,3 000次的实际工况试验,最小安全车距均保持在1.0~2.0 m内,控制精度<±0.5 m。结果表明:所提算法能够精确控制最小安全车距,尤其是针对前方静止目标的工况下,能够保证驾乘舒适性,同时有效提高车辆行驶安全性和道路行车效率。

  • 2021-04-17
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CNN模型压缩与加速算法综述

自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识别任务)。CNN模型在不断逼近计算机视觉任务的精度极限的同时,其深度和尺寸也在成倍增长。

  • 2021-04-17
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如何构建阿里小蜜算法模型的迭代闭环?

伴随着AI的兴起,越来越多的智能产品诞生,算法链路也会变得越来越复杂,在工程实践中面临着大量算法模型的从0到1快速构建和不断迭代优化的问题,本文将介绍如何打通数据分析-样本标注-模型训练-监控回流的闭环,为复杂算法系统提供强有力的支持。

  • 2021-04-17
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作业帮-Doris在数仓中的实践-DorisMeetup

在大数据生态中,数据分析系统在数据创造价值过程中起着非常关键的作用,直接影响业务决策效率以及决策质量。Apache Doris 作为一款支持对海量大数据进行快速分析的 MPP 数据库,在数据分析领域有着简单易用、高性能等优点

  • 2021-04-17
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如何提高"强化学习算法模型"的泛化能力?

在深度学习中,模型很容易过拟合到参与训练的数据集。因此,深度学习训练模型的时候通常会将数据集分成训练集和测试集,保证训练的模型在测试集上仍然有很好的性能,即模型的泛化能力。在深度强化学习的应用中,模型的泛化能力也同样重要。本文将介绍最近深度强化学习领域中提高模型泛化能力的一些方法,如域随机化、正则等。

  • 2021-04-17
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2019年中国雷达传感器用芯片行业概览

雷达传感器是无人驾驶汽车的“眼睛”,包括超声波雷达、毫米波雷达及激光雷达。芯片是雷 达传感器的核心组件,对雷达传感器的性能起到决定性作用。雷达传感器用芯片由主芯片(MCU、DSP、 FPGA)、雷达芯片(如 MMIC、ASIC)和其他辅助芯片(如 PMI、ADC)构成。中国雷达传感器用芯 片高度依赖进口,其中,超声波雷达的芯片进口依赖程度约为 90%,毫米波雷达和激光雷达用芯片则 100% 为进口产品。但在国家利好政策和自动驾驶发展进程加快等因素推动下,预计 2018 年至 2023 年中国雷 达传感器用芯片年复合增长率将达到 43.0%,2023 年中国雷达传感器用芯片市场规模将达到 100.5 亿元。

  • 2021-04-17
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2020年Wi-Fi联网芯片技术行业应用场景市场产业厂商格局研究报告

Wi-Fi 是全球应用最广的局域网连接通信协议,在手机、电脑、平板电脑等主流消 费电子终端已经成为标准配置。随着芯片成本的快速下降,Wi-Fi 物联网应用领域 得到广泛的应用,包括智能扫地机器人、空调、智能摄像头、智慧插座等。根据 IDC 数据,全球 WiFi 芯片出货量在 2022 年将达到 49 亿颗,占据各大主流互联方案出 货量的 40%以上,是物联网最主要的连接方式之一

  • 2021-04-17
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阿里技术阿里机器智能语音与信号处理技术精选专辑

我们将 ICASSP2018 会议上收录的论文编辑成 册,希望通过这个方式,更多的和学术界、工业界同行共同探讨、共同进步,衷 心的希望语音技术继续百家争鸣、百花齐放,早日把靠谱的语音交互能力带到各 行各业、带进千家万户,真正地帮助到人们的工作和生活

  • 2021-04-17
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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