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1****2 2018-07-09
百度全:AI 是系统工程 需要真正放的全护航
11 月6 日,百度全牵头成立OASES 智能终端全生态联盟。这是国内第一个 放的致力于AI 生态全的联盟组织,引发了媒、行业对AI 全的聚焦。 毋庸置疑的是,人工智能时代已经到来。有数据显示,到2020 年,会有500 亿台 物联网设备在全球部署。埃森哲预测,人工智能可能将劳动生产率提升40%,让人们 更有效地利用时间。到2035 年,人工智能将让年度经济增长率提升一倍。 但是,所谓“螳螂捕蝉,黄雀在后”,AI 既能被用来提升效率,也能被黑客用来提 升攻击技术,有更多途径窃取用户隐私。前段时间各种智能视被破解,摄像头变成客 厅监视器;某品牌智能扫地机器人被曝出存在高危漏洞,变成家庭“间谍”等全事件 频发。 网络全成了这些智能设备的“阿喀琉斯之踵”。 危机四伏的AI 生态 在小编看来,移动互联时代,无论是终端、云端、传输通道,最终保护的都是这整 个网络生态中的数据,这些数据既有企业和用户的隐私,也包含了账户和密码等。在AI 时代,大抵相同。所不同的是各种IOT 设备的多样化,身份认证加了生物识别, 语音输需求更多地取代了手动输
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
我们有很多任务,每个任务输是多源的,包括激光雷达、图像等。如果要用 Apollo 搭建感知系统,如何选择传感器、传感器配置?希望它做什么任务。 这是三种基本传感器的效果对比,LiDAR 是激光雷达,Radar 是汽车通用毫米波雷达,Camera 是摄像头。绿色代做得好,黄色代做得普通,红色代做得差。最后,说明了三种传感器融合效果是最好的。 那么 ,感知系统放模块怎么做? 点云感知。放了 LiDAR 点云测,可以判断点云里的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是什么。 感知框架。用的是深度学习,它可以做到精准测和识别。而深度学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的车载智能系统,来支撑深度学习模型,以达到毫秒级感知。 高精地图。先以当前的激光雷达作为坐标系核心,把地图中的点投到坐标系里。然后建立快速的格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视图进行网格化,网格化参数可以在 Apollo 进行配置。最后输送给障碍物测。 障碍物测。分为特征抽取、点云测、点云聚类、后处理、闭包提取。
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