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****ac 2018-07-12
亿元算力 | 百度大脑AI Studio重磅推出算力支持计划
4月23日在深度学习开发者峰会上,将放发一批算力邀请,用户如验证邀请,则会获赠GPU算力时长,邀请好友加入,同样可以获赠时长,邀请越多,获赠越多! 与此同时,AI Studio远程集模式也在一步扩容,增加更多计算资源。该模式依然秉持模式,不限时使用。 本页面也会开放邀请申请。用户填写基本息, 由运营人员核验后,如满足资格,则会直接赠予算力邀请,用于算力兑换。 使用方法如下: 1. 点击“立即申请”填写基本息,通过运营人员核验后,用户邮箱将收到运营人员发送算力邀请:一串32位数字。 如: 718b2a717583432c92a15cd714b996fa 2. 登录AI Studio,点击屏幕右上角个人中心 3. 在”个人中心”页面右侧点击”邀请验证” 4. 输入邀请并点击验证 5. 如验证成功,将提示”您新获得XX算力卡,当前算力卡总额为XX.X” 6. 您还有机会获得更多邀请,将邀请复制转发给同学/朋友,则有机会获得更多算力卡。 7. 查看算力卡使用明细。您可以在”算力卡明细”中看到每一笔算力卡收支情况。 8. 如何使用算力卡。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
特征抽取,就是建立一个格,每一个格提取息对应一个值,每一个格都有一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用可格做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭包提取,是据朝向补全障碍物形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物息匹配,得出新障碍物列表。并且输出下一帧以什么度怎样行驶,得出列表。 视觉感知。Apollo 之前版本视觉感知数据,主要是红绿灯数据。已发布0 同时开放红绿灯检测和识别算法,可以作为视觉感知典型代表。 红绿灯识别。是根据当前位置查找高精地图,判断前方是否有红绿灯。如果有,高精地图会返回红绿灯物理位置,同时采集视频图像。如果并排很多灯,需要准确判断影响决策灯。
不****主 2018-07-09
高精地图
高精地图,是Apollo定位、感知、规划模块基础。 与普通地图不同,高精地图主要服务于自动驾驶辆,通过一套独特导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地图主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地图与传统地图 当我们开时,打开导航地图通常会给我们推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵以及每条路线将花多长时间、是否有交通管制,有多少个交通号灯或限标志等,我们会根据地图提供息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及对周围驾驶环境评估。 而无人驾驶缺乏人类驾驶员固有视觉和逻辑能力。如我们可以利用所看到东西和GPS来确定自己位置,还可以轻松准确地识别障碍物、辆、行人、交通号灯等,但要想让无人变得和人类一样聪明,可是一项非常艰巨任务。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前无人驾驶技术不可或缺一部分。它包含了大量驾驶辅助息,最重要是包含道路精确三维表征,例如交叉路口布局和路标位置。
C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
例如道路描绘时,一条道路上有多少条道? 哪些真实道路在哪些地方变宽了? 哪些地方因为汇合而变窄了? 每条道和道之间道线是虚线,实线还是双黄线? 线颜色、道路隔离带、隔离带材质甚至道路上箭头、文字内容、所在位置都会有相应描述…… 高精度地图针对道路形状准确描绘,甚至可以精确到每个坡度、曲率、航向、高程等,同时为了自动驾驶考虑,甚至每条,推荐度也会一并提供。 高精地图中道路标识线及路牌息 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中应用》) 目前,尽管自动驾驶科技公司、图商以及传统企对高精度地图定义尚未统一化,但高精度地图绝对坐标精度更高,包含道路交通息更丰富(如可分为基础层、道路息层、周围环境息层和其他息层)等方面确实已经成为区别传统电子导航地图显著特征。 此外,由于路每天都有更新变化,如整修、道路标识线损及重漆、交通标示改变等,这些都需要及时反馈在高精地图上以确保无人行驶安全,也就同时要求高精度地图有更强数据实时更新功能。
小****M 2018-07-09
如何在Apollo中添加新辆?
简介 我们通过本文将向开发者阐述如何向Apollo中添加新辆。 注意: Apollo控制算法将林肯MKZ配置为默认辆 添加新辆时,如果您辆需要不同于Apollo控制算法提供属性,请参考: 使用适合您其它控制算法。 修改现有算法参数以获得更好结果。 添加新步骤 按照以下步骤以实现新添加: 实现新辆控制器 实现新消息管理器 实现新辆工厂 注册新辆 更新配置文件 一、实现新辆控制器 新辆控制器是从 VehicleController类继承
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
如果数据了纠删才被删掉,比如说走了个PB级相册客户,那浪磁盘空间损失可能要持续半年以上。 数据去重问题 对象存储不做数据去重功能,看着简单功能背后都有蛛一样复杂考量,元数据服务、计服务、存储服务、增数据逻辑、删数据逻辑、回收空间逻辑、用户资源隔离逻辑都会因为这个很炫功能被彻底改变。真正要去重文件就是那些电影,随着版权保护加深,电影只存原片盗版减少会是趋势,其他文件即使做切片去重,命中率也非常低。我们提供hash值让客户判断该不该删文件,该不该做文件映射就够了。 长周期软硬件换代 对象存储是付企业级服务,并不是终身但匆匆关张个人盘。我们必须考虑十年为刻度长周期维护问题,某种硬件停产了怎么办,假设系统内核停止维护怎么办?我强烈反对端优化单点性能,就是因为单点性能限优化必然和硬件、内核、文件系统都有深度关联。我推荐存储主力服务是应用层服务用户态程,老中青三代服务器和谐运行,集性能瓶颈本来就不在单点,不要给自己软件无故设限。
无****回 2020-08-28
还在等更新?别克、雪佛兰车型连接不了Carlife的车主看过来
2017款朗自动领先型,架号LSGBC534XHG172314 能帮我下载个升级包吗?154383856@qq.com
冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
引言 控制模块目标是基于计划轨迹和当前辆状态生成控制命令给辆。这里我们将为开发者讲述如何调节控制参数。 背景 一、输入/输出 输入 规划轨迹 当前辆状态 HMI驱动模式更改请求 监控系统 输出 输出控制命令管理canbus中转向、节流和制动等功能。 二、控制器介绍 控制器包括管理转向指令横向控制器和管理节气门和制动器命令纵向控制器。 横向控制器 横向控制器是基于LQR最优控制器。该控制器动力学模型是个简单带有侧滑自行模型。它被分为两类,包括闭环和开环。 闭环提供具有4种状态离散反馈LQR控制器: 横向误差 横向误差率 航向误差 航向误差率 开环利用路径曲率息消除恒定稳态航向误差。 纵向控制器 纵向控制器配置为级联PID+校准表。它被分为两类,包括闭环和开环。 闭环是一个级联PID(站PID +度PID),它将以下数据作为控制器输入: 站误差 度误差 开环提供了一个校准表,将加度映射到节气门/制动百分比。 控制器调谐 一、实用工具 类似于诊断和realtime_plot可用于控制器调优,并且可以在apollo/modules/tools/中找到。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
在最近十年,移动互联兴起,便捷、打、外卖、电子支付等功能层出不穷,所有面向个人消行业都在加互联化;未来十年里,计算机技术将深刻影响工业生产领域。这时问题出现了,我们需要上千万名工程师吗,我们有这么多工程师吗? 历史总是惊人相似轮回,在国家决策层面,云计算是个可以和能源、金融相提并论领域。 第一次工业革命开始时,每一个矿山都安装各自蒸汽机;第二次工业革命开始时,每一个工厂都要重点解决电力等能源问题;息技术革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但百川终到海,发动机能统一标准,电力能源能集中供应,云计算平台可以实现计算机技术标准化,凭借规模效应降低服务成本,让客户直接付购买息技术服务,大减少了客户人力投入以及衍生时间和管理成本。 息技术革命核心工作是存储和处理,最重要资源是数据。客户数据放在云平台就像资金放在银行一样,银行可以根据储户流水评估用,央行可以对货币行宏观调控,云平台一样可以对用户行评估计算,甚至国家层面可以行宏观管理调控。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
语音方向:语音方面推出了语音识别版,首次对外开放搭载国际领先注意力(attention)模型语音能力,拥有更快响应度,相对识别准确度提升15%,为开发者带来更识别体验。此外,语音识别预置语义解析全新升级,预置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到外卖打,语义解析效果全面提升。另外,还预告了即将推出几款新产品,包括语音识别自训练平台、远场语音开发套件和语音离线合成等产品。 视觉方向:OCR、辆分析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡证OCR新增了户口本、出生医学证明、港澳通行证和台湾通行证四类新能力,可识别卡证总数达到9种。只需对着你户口本拍一张照片,系统就能字段行结构化识别,然后反馈出息页出生地、出生日期、姓名、民族、与户主关系、性别、身份证号。而票据OCR和汽场景OCR也分别新增了行程单、保单、通用机打发票、定额发票、辆VIN、机动销售发票、辆合格证等识别能力。目前,百度大脑OCR产品全系列可以识别类型多达34款,实现卡证、票据、文档、汽全场景覆盖。
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
前言 很多朋友都问过我,开源技术究竟好在哪里,一个公司拥抱开源是不是加分项,参与开源人是不是很酷技术大牛。本文抛开虚浮情怀和热情,我们从商业和管理角度看一看软件开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期计算机没有版权概念,每一份代都是一份全人类都可以学习借鉴教学数据。 随着商业软件兴起,商业软件公司倾向于将代当做秘方保护,引入了版权概念。闭源软件实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨软件跨公司行交流,行业人才培养很慢; 一个软件只能在很小可控范围内迭代,软件度偏慢; 公司商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革新; 一个黑盒化交付物,交付质量只能靠商业誉保障; 商业软件总是试图建立垄断,黑客们警惕着垄断恶行。 在版权限制下感到压抑IT精英,自发推动开放源代交付方式,其中最出名是GNU计划。GNU计划重点是对抗IT技术认知垄断,更自由传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司商业利益,也没要给参与者发高级技工证书,更不会因为开源而强行
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是系统工程 需要真正开放安全护航
而现在普遍应用TLS/SSL 方案 是基于非内存安全语言编写,容易被黑客利用内存安全漏洞攻击,而且未来也面临着被 量子计算机破解胁。 而百度安全基于内存安全技术下一代可配置嵌入式安全通协议栈MesaLink, 在语言层面提供内存安全保障,算法层面提供后量子密对抗能力。这就使得络传输 可以避OpenSSL“心脏流血”等高危漏洞隐患,并且能对抗量子密学攻击,一 步增强络传输层安全。在MesaLink 保驾护航下,AI 系统有了内存安全 和抗量子破解双重保障,黑客很难再通过内存安全漏洞和量子计算机技术通过络通 层攻击入AI 系统。 云端安全 云安全都快成了老生常谈话题。不过现在云端防护引擎存在着一定缺陷,比如 它们大多依赖请求特征。一方面,要适应千差万别后端应用,以及它们对协议处理 方式,本身就很困难。另一方面,面临一些新型攻击,防御引擎需要及时增添规则,较 为被动。最后,防护引擎只要看到符合特征请求,就会产生报警,并不知道黑客是否 真攻击成功了,所以误报率比较高。 自从Gartner 提出自适应安全架构之后,得到了业界一致认可。
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