智能汽车中人工智能算法应用及其安全综述

智能汽车中的智能化技术，可分为3 个模块：环境感知层、决策规划层和运动控制层。环境感知层利用环境感知传感器（视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、里程计、GPS 等）感知车辆行驶环境信息，利用车辆自身状态传感器（如轮速检测等）感知车辆自身状态。经过智能化模型处理后，感知出车辆周围环境（如绝对位置、车道线、周围车辆相对位置、行人位置、动态静态障碍物类型和位置、行为预测等），决策规划层按照驾驶决策算法将空间、时间上的独立信息、互补信息和冗余信息进行理解，根据实时感知到的车辆周围环境信息，实时决策车辆可执行的驾驶指令并规划出行程轨迹。运动控制层接收决策规划层的驾驶指令，控制车辆稳定运行的同时保证车辆的控制精度。随机性和模糊性导致不确定性是人类思维活动中最基本的特性。对人类思维模拟、研究的人工智能技术，也具有不确定性的特点。

2021-09-08
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深度学习分位数回归实现区间预测

小侠客们周末愉快呀，又到了每周的学习时间，我是oubahe。今天我们探讨一下如何使用深度学习模型做到对目标值的区间预测。使用神经网络做回归任务，我们使用MSE、MAE作为损失函数，最终得到的输出y通常会被近似为y的期望值，例如有两个样本：（x=1, y=3）和（x=1, y=2），那只用这两个样本训练模型，预测x=1时y的值就是2.5。但有些情况下目标值y的空间可能会比较大，只预测一个期望值并不能帮助我们做进一步的决策。我们想知道x=1时，y的值最小会是多少，最大会是多少，使用MSE、MAE这些损失函数来构建预测输出区间模型时候，往往需要对样本进行非常复杂的处理才能达到目的，而且因为数据的预处理需要加入很强的先验信息，建模效果肯定会打折扣，再一个如果数据规模比较大，那将会在数据预处理上浪费大量的时间。来吧

2021-08-18
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基于深度学习的图像重建方法

近日，来自加州大学洛杉矶分校的Aydogan Ozcan团队，报道了基于深度学习的图像重建框架，该框架能够使用欠采样光谱数据重建扫频源光学断层扫描（OCT）图像，并且不会产生任何空间混叠伪影。这种基于深度学习的图像重建方法可广泛用于各种形式OCT 系统，能够在不牺牲图像分辨率和信噪比的情况下显著提高其成像速度，对于光学成像领域的应用有着重要的现实意义。

2021-08-18
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工业互联网安全关键技术研究

边缘计算助力工业互联网_架构、应用与挑战

2021-07-28
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数字孪生等前沿技术，将如何解码未来交通？

目前，国内在交通领域的技术创新层出不穷，交通出行领域已经成为创新科技聚集和爆发的领域。众多新科技的出现，正在给我们描绘出一幅未来交通的蓝图。在面向未来的诸多关于智慧交通的前沿应用和解决方案中，大规模的自动驾驶或将实现，数字化的交通基础设施也将不断发展。在这当中，虚拟仿真、数字孪生、虚拟孪生等新技术将发挥重要的作用。

2021-07-20
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浅析车联网安全技术要点

现在的汽车变得越来越聪明了，启用泊车系统则汽车可以自主寻找停车位，启用自适应巡航系统则汽车可自动调速跟车行驶，然而我们在享受汽车智能化带给我们便捷和舒适的同时，也面临智能汽车所带来的安全问题，那么智能汽车安全如何分类？黑客如何攻击智能汽车？车联网安全技术如何布局？

2021-07-08
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架构与思维：设计容量，到底有多重要？

单位每年都会举行运动会，有一个2000m长跑的项目，大约每年报名人员为男选手40人，女选手20人，只有一条橡胶跑道。一次比赛10人齐跑，所以至少需要6场比赛。2000米的完成时间要求是20分钟，超过20分钟不计数，所以比赛耗时我们计算为20分钟，加上比赛前的动员组织，比赛后的清场，我们假定每场比赛耗时30分钟。现在我们预估下耗时：1、60人/10人每场 = 6场，至少需要举行6场2、总耗时 = 6场 * 0.5h = 3h所以每年把这个比赛安排在下午3点到6点，是最后一个比赛项目，晚上7点举行颁奖晚会。这个预估容量也算合理。但是今年比较特别，取消了4000米的长跑，所以2000米报名人员激增50人。时间还是下午3点到6点，这个就有问题了，最后为了保证晚会的正常进行，一半的人员的比赛时间推迟到另外一周的周末，搞得怨声四起，大骂举办的行政部门不讲武德。这个是我们单位真实的故事，这就是设计容量，当你的业务场景的容量发生了变化时候，没有预估到他的变化，以及变化可能产生的影响，没有按照这个影响及时的做调整（比如将比赛时间提前，拉长整个比赛的过程时间，或者增加比赛跑到，同时进行两场比赛），就会造成灾难。

2021-06-28
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微服务API设计的实践与思考总结

随着微服务的越来越流行，越来的越多的公司开始实行微服务架构，相对于单一应用架构，微服务将复杂性拆分并且打散到一个个粒度更加细分的应用中，极大了减少了开发中单个服务的复杂性，开发人员只需要面向专注单一业务场景编程，从技术开发角度，单一服务代码量上减少很多，从业务角度上，业务复杂性的降低降低了需求的沟通成本，然而，整体业务复杂性依然存在，当我们需要接入或者依赖其他服务时，通常作为接入方来说，我们不需要深入了解服务提供方的业务，此时API成为了开发人员间的沟通语言。良好的API设计，能极大的减少沟通成本，甚至有时候可以代替文档，尤其是对于基础性服务来说，服务的可扩展性有时候体现在API的可扩展性，我曾经参与过一个基础业务微服务的业务升级，由于旧版本的API划分不够清晰，部分API存在重复性，后面不得不对大部分API进行重构（替换为新版本的API），仅仅在服务消费方升级这个阶段就持续1-2个月之久，在这个过程中也不断对API设计中存在的一些问题以及应该遵循哪些原则进行了一些思考。

2021-06-28
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结构调整，经济增速阶段性下降

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