- 2024-11-20国内首个面向自动驾驶领域的多传感器融合的技术
以下是一篇关于国内首个面向自动驾驶领域的多传感器融合的技术文章:一、引言自动驾驶作为交通领域的革命性技术,其安全性和可靠性至关重要。而多传感器融合技术是实现自动驾驶车辆精准感知周围环境、做出准确决策的关键。国内首个面向自动驾驶领域的多传感器融合系统的出现,标志着
- 2024-11-19芒果YOLO11改进106:检测头篇DynamicHead动态检测头:基于DynamicHead,二次原创提出SATNeXt模块,提出全新的动态DynamicSatDetect
- 2024-11-15航电系统传感器技术算法概览!
一、核心技术传感器集成与融合技术航电系统通常需要集成多种传感器,如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、惯性导航单元(INU)和全球定位系统(GPS)等。这些传感器各自具有不同的优势和局限性,因此需要通过集成与融合技术将它们的数据进行有效整合,以提高系统的整体感知能力。传感器融合
- 2024-11-14关键词感知检索
本文主要介绍带关键词感知能力的向量检索服务的优势、应用示例以及SparseVector生成工具。背景介绍关键词检索及其局限在信息检索领域,"传统"方式是通过关键词进行信息检索,其大致过程为:对原始语料(如网页)进行关键词抽取。建立关键词和原始语料的映射关系,常见的方法有倒排
- 2024-11-13车机服务相关信息
1.车机硬件:车机硬件主要是原始感光或者应声部件,用于接收DMS摄像头输入的驾驶员面部或者手部信息及OMS输入的乘员信息,同时接收车内乘员输入的相关语言信息,车载音箱,显示灯硬件单眼。2.图像或者语音处理芯片包含对人脸识别,情绪识别,手势识别,危险行为识别,多模语音,功能算法等应用
- 2024-11-10【论文笔记】VCoder: Versatile Vision Encoders for Multimodal Large Language Models
- 2024-11-10【大模型应用开发 动手做AI Agent】Agent的感知力:语言交互能力和多模态能力
AIAgent,语言交互,多模态感知,大模型应用,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍在人工智能领域,AIAgent(智能代理)作为一种能够感知环境、做出决策并与环境交互的智能体,扮演着越来越重要的角色。一个强大的AIAgent需要具备敏锐的感知能力,才能有效地理解和响应周围世
- 2024-11-10【大模型应用开发 动手做AI Agent】Agent带来新的商业模式和变革
大模型、AIAgent、应用开发、商业模式、变革、智能化、自动化1.背景介绍近年来,人工智能(AI)技术取得了飞速发展,特别是大模型的涌现,为AI应用带来了前所未有的机遇。大模型,是指参数规模庞大、训练数据海量的人工智能模型,具备强大的泛化能力和学习能力,能够在自然语言处理、
- 2024-11-09YoloV10改进策略:上采样改进|CARAFE,轻量级上采样|即插即用|附改进方法+代码
论文介绍CARAFE模块概述:本文介绍了一种名为CARAFE(Content-AwareReAssemblyofFEatures)的模块,它是一种用于特征上采样的新方法。应用场景:CARAFE模块旨在改进图像处理和计算机视觉任务中的上采样过程,特别适用于目标检测、实例分割、语义分割和图像修复等任务。目标:通过
- 2024-11-07透明无感知加密你了解吗?一篇文章,快速搞懂透明加密!
数据已经成为企业最宝贵的资产之一。然而,随着数据泄露事件的频发,如何确保数据的安全性成为了企业面临的一大挑战。今天,我们就来聊聊一种高效、便捷且用户无感知的数据加密技术——透明无感知加密。什么是透明无感知加密?透明无感知加密,又称无感加密或自动加密技术,是一
- 2024-11-06无人车之控制技术篇
一、技术框架 无人车的控制技术框架通常可以分为四个层次:感知层、决策层、执行层和控制层。感知层:负责收集车辆周围的环境信息,包括道路信息、交通信息、车辆位置和障碍物信息等。这主要通过车载的各种传感器来实现,如摄像头、激光雷达、毫米波雷达和GPS等。决策层:根据
- 2024-11-04稀疏感知&稀疏预定义数据调度器
稀疏感知的数据调度器和稀疏预定义的数据调度器虽然都针对稀疏数据的高效调度,但在处理方式和灵活性上有所不同。稀疏感知数据调度器(Sparse-AwareScheduler)稀疏感知数据调度器的核心在于其动态适应性和智能调度能力。它不仅知道数据是稀疏的,还能动态识别稀疏性模式并实时适应调
- 2024-10-27无人机之自主降落系统篇
一、定义与功能 无人机自主降落系统是指无人机在无需人工干预的情况下,按照预先设定好的程序或基于实时感知的环境信息,自主完成降落过程的技术系统。该系统能够确保无人机在完成任务后安全、准确地降落到指定位置。二、系统组成无人机自主降落系统主要由以下几个部分
- 2024-10-27系统设计之业务逻辑错误处理的妥善方式
由于业务中存在不可控因素,包括网络、部署环境、客户端环境等等,系统出现错误不可避免。如何妥善处理业务系统中的报错呢?本文以错误结果产生的影响这个角度来思考此问题。一、最终结果正确类例如IM软件,聊天消息下送失败,导致未收到此消息。解决方案如下:1.通过产品设计,抹平错误
- 2024-10-27系统学习AI Agent
AIAgent系统介绍AIAgent(人工智能代理)是一个在用户和环境间起“代理”作用的自主智能系统。它根据设定的目标与环境交互,并自主执行决策或任务。这种智能体技术在智能客服、自动驾驶、金融交易、推荐系统等领域的应用广泛,不仅简化了复杂任务,还能自我学习和优化,提升任务效
- 2024-10-22物联网从层次结构上分为几层,各层的主要作用是什么
物联网的层次结构包括感知层、网络层和核心层,每个层次都扮演着不可或缺的角色。感知层负责数据采集,网络层实现数据传输,核心层则进行数据处理和决策。这种层次结构的设计使得物联网能够高效地运行,为人们的生活和工作带来了巨大的便利和效益。1.感知层(PerceptionLayer)感知层是
- 2024-10-21SSDF攻击及防御PPT及讲稿
PPT:SSDF攻击及防御PPT资源-CSDN文库连续性攻击: 恶意次用户根据自身的本地频谱感知结果,通过其感知的能量值与判决口限能量值相比,无论小于还是大于口限值都向频谱请求者(融合中心)谎报“AlwaysYes 表示频谱”被占用”;或无论大于还是小于口限值都向频谱请求者(融合中心)谎报Al
- 2024-10-15基于深度学习的基于视觉的机器人导航
基于深度学习的视觉机器人导航是一种通过深度学习算法结合视觉感知系统(如摄像头、LiDAR等)实现机器人在复杂环境中的自主导航的技术。这种方法使机器人能够像人类一样使用视觉信息感知环境、规划路径,并避开障碍物。与传统的导航方法相比,深度学习模型能够在动态环境中表现出更强
- 2024-10-14怎么才能算AI智能体?
科技界对AI智能体的痴迷愈演愈烈。销售从智能体到自动化系统,比如像Salesforce和Hubspot这样的公司声称可以提供具有颠覆性的AI智能体。但是,我还没有看到一个真正令人信服、完全自主的基于LLM的智能体。市场上充斥着各种“废物机器人”,如果Salesforce所谓的最佳表
- 2024-10-0151c自动驾驶~合集32
#速度场如何在复杂城市场景规划中大显身手香港科技大学新作本篇文章提出了一种局部地图表示方法(即速度场)来解决无法为所有场景设计通用规划规则的问题。此外,本文开发了一种高效的迭代轨迹优化器,其与速度场无缝兼容,实现了训练和推理过程。实验结果表明,本文方法为提高自动驾驶系统的
- 2024-09-30[初中]我学不好语文,还能学好道法吗?
可以首先放出我在同时期(八下期末)的语文和道法答题卡:看出来了吧,我的字不行我觉得,道法像是“简单版”的语文它也有答题模板,但使用的方法差异极大:在道法中有一种口号类的题目,模板是做法+意义,这时只需根据材料内容,结合所学知识,默写出相关“为什么类”知识点,再分角度答意义。
- 2024-09-29云平台和虚拟化智慧运维监控,全面提升故障感知与处置能力
随着云计算、大数据技术等发展,虚拟化的普及不断深入,已成为现代IT基础设施建设中不可或缺的组成部分,成为推动企业数字化转型的关键力量。虚拟化的应用在降低软硬件成本和复杂性的同时,如何保障虚拟环境的高效运行,也给运维人员带来了更大的挑战。 北京智和信
- 2024-09-2801. 感知层环境安装
1.软件以及驱动的安装安装ZigBee无线网络节点开发平台IAREmbeddedWorkbench(简称EW)安装串口驱动(CH340芯片)。点击安装64位的。后续就可以使用串口对开发板进行调试。仿真器驱动程序(用来烧录代码)的安装。安装串口工具(XCOM)。2.IAR创建工程打开安装的IAR软件,点击
- 2024-09-25从碎片到整合:EasyCVR平台如何重塑城市感知系统的视频数据生态
随着城市化进程的加速,城市感知系统作为智慧城市的重要组成部分,正逐步成为提升城市管理效率、保障公共安全、优化资源配置的关键手段。EasyCVR视频汇聚融合平台,凭借其强大的数据整合、智能分析与远程监控能力,在城市感知系统中扮演着重要角色,为城市的精准管理和智慧治理插上了数据的
- 2024-09-24LPIPS
LPIPS是一种衡量图像相似度的方法,它通过深度学习模型来评估两个图像之间的感知差异。LPIPS认为,即使两个图像在像素级别上非常接近,人类观察者也可能将它们视为不同。因此,LPIPS使用预训练的深度网络(如VGG、AlexNet)来提取图像特征,然后计算这些特征之间的距离,以评估图像之间的感知