关于 灰色词优化方法_q扣735894904连江县豆瓣电影百度地图幸 的搜索结果,共1060
不****主 2018-07-09
高精
三、Apollo高精与构建 Apollo高精 Apollo高精专为无人车设计,里面包含了道路定义、交叉路口、交通信号、车道规则,及用于汽车导航的其他元素。 高精可在许多面为无人车提供帮助,如高精通常会记录交通信号灯的精确位置和高,从而大大降低了感知难。 高精不仅可以减少计算需求,还可以通过提供有关驾驶环境的详细信息,来确保无人车的安全。保持这些的更新是一项重大任务,测试车队需要不断对高精进行验证和更新。此外,这些可能达到几厘米的精,这是水准最高的制。 Apollo 高精是最懂自动驾驶的高精,也是业界精细最高、生产率最高、覆盖面最广的高精。目前,Apollo 高精的自动已经达到了90%、准确识别率达到了95%以上,预计2020年可以覆盖全国所有的重点道路。 高精有很多种格式,为了便数据共享,Apollo高精采用了OpenDRIVE格式,这是一种行业制标准。同时,Apollo也对OpenDRIVE做出了改进,进而产生了Apollo OpenDRIVE标准,以便更适合无人车。
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,缘何备受关注?
高精会让自动驾驶如“看不见轨道”的过山车一样持续向前,但未来关于高精的发展向,测绘政策的白热争斗以及互联网企业在多加入的“混战”中如何把握自己的势条件(突出势在哪儿)等诸多问题还亟待探讨并找出真相。 * 以上内容为CSDN开发者晶晶投稿,不代表言论。
c****2 2018-07-10
个性推荐(一)
传统的个性推荐系统主要有: 协同过滤推荐(Collaborative Filtering Recommendation):该是应用最广泛的技术之一,需要收集和分析用户的历史行为、活动和偏好。它通常可以分为两个子类:基于用户 (User-Based)的推荐[1] 和基于物品(Item-Based)的推荐[2]。该的一个关键势是它不依赖于机器去分析物品的内容特征,因此它无需理解物品本身也能够准确推荐诸如之类的复杂物品;缺点是对于没有任何行为的新用户存在冷启动的问题,同时也存在用户与商品之间的交互数据不够多造成的稀疏问题。值得一提的是,社交网络[3]或理位置等上下文信息都可以结合到协同过滤中去。 基于内容过滤推荐[4](Content-based Filtering Recommendation):该利用商品的内容描述,抽象出有意义的特征,通过计算用户的兴趣和商品描述之间的相似,来给用户做推荐。
也****里 2020-08-29
百度carlife不能跟百度地图同步收藏夹非常不方便请改进!
啥时候同账号的情况下,carlife和历史轨迹数据同步到一起
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个EasyDL
推出的EasyDL定制训练及服务平台就是经常被企业采用的“AI利器”之一。 2017年11月,EasyDL上线公测。2018年4月宣布EasyDL全面开放,为开发者提供像分类和物体检测的深学习模型定制训练,其后,可定制的模型类型拓展到声音分类和文本分类。过去8个月中,EasyDL平台的用户迅速增长,累计已超过10万注册用户,应用于22个行业。 EasyDL快速崛起,不是偶然,大量传统企业刚错过“互联网+”的窗口,急迫希望赶上AI的产业风口,追求零算基础也能训练AI模型的EasyDL,正成为他们AI入门的首选。 EasyDL缘起:直击三大痛点 AI兴起后,许多企业是焦虑的。 有行业人评价,AI产业现状是“两多两少”:畅想未来的多,关注眼前的少;钻研前沿算的多,关注产业落的少。许多企业主都迫切希望能将人脸、语音、像等AI技术快速应用起来,扩大竞争势,但往往却苦于无从下手。 传统企业落AI,普遍存在三大痛点: 1)通用的AI无满足企业的个性需求。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
比如EasyDL与分形科技打造的智能垃圾桶已成功海淀公园,可以对7种常见垃圾自动分类,后期还可以通过增加训练数据识别更多种类;在和德邦物流的合作中,为用户免去了自行填写信息的麻烦,使用定制分析快递申请,一秒拆分姓名、话、住址等信息;更具科研意义的还有EasyDL与中科院在珍稀鸟类识别项目上展开的合作,在传统分类学日渐没落的今天,EasyDL可以利用强大的像识别技术协助专家们对动植物标本、照片进行快速鉴定,目前中科院使用EasyDL训练对超过12万幅片进行分析,目前在700多种鸟类模top5上的识别准确率达到93.89%,非雀形目鸟类模型top5准确率达到95.79%,满足上线服务要求。 与卓繁信息的合作,大脑还打造了“AI便民”的新型无人值守受理站。通过UNIT、OCR、人脸识别等AI技术,“无人值守”的政务服务新模式为社会公众提供全年无休的24小时自助办事服务,提升了政府为民服务的能力。 开放日当天,网红智能猫窝的设计者大脑工程师晚兮也在现场为大家讲述了智能猫窝设计者们的初心。
l****m 2018-07-10
向量(一)
基于神经网络的模型不需要计算和存储一个在全语料上统计产生的大表,而是通过学习语义信息得到向量,因此能很好解决以上问题。在本章里,我们将展示基于神经网络训练向量的细节,以及如何用PaddlePaddle训练一个向量模型。 效果展示 本章中,当向量训练好后,我们可以用数据可视t-SNE[4]画出语特征在二维上的投(如下所示)。从中可以看出,语义相关的语(如a, the, these; big, huge)在投上距离很近,语意无关的(如say, business; decision, japan)在投上的距离很远。 1. 向量的二维投 另一面,我们知道两个向量的余弦值在[−1,1][−1,1]的区间内:两个完全相同的向量余弦值为1, 两个相互垂直的向量之间余弦值为0,两个向完全相反的向量余弦值为-1,即相关性和余弦值大小成正比。
金****洲 2018-07-09
安全实验室|机器学习对抗性攻击报告
其中,作者使用谷歌Inception v3 作为目 标像识别模型,并选取ImageNet 中的50,000 个验证像针对Inception v3 构 造出相对应的对抗性像。在实验中,他们将所有的对抗性片和原始片都打印出来, 并手动用一个Nexus 5 智能手机进行拍照,然后将手机里的像输入Inception v3 模 型进行识别。现场结果表明,87%的对抗性像在经过外界环境转后仍能成功欺骗机 器,从而证明了物理对抗性例子在真实世界的可能性。 在他们的论文中,作者还测试了物理世界造成的像转对使用不同构造的对 抗性片的毁坏程。有意思的结论是迭代像转响更大。这是因为迭代 对原像使用了更微妙的调整,而这些调整在外界像转过程中更容易被毁坏。 作者还分别测试了亮、对比、高斯模糊转、高斯噪音转和JPEG 编码转, 对各个对抗性的毁坏程。具体实验结果请参见他们的论文[1]。
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