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不****主 2018-07-09
高精
在恶劣的天气条下或在夜间,传感器识别障碍物的能力可能会受到进一步限制。另当车辆遇到障碍物时,传感器无法透过障碍物来确定障碍物后面的物体。这时,就需要借助高精的帮助了。 即使传感器尚未检测到交通信号灯,高精也可以将交通信号灯的位置提供给栈的其余部分,帮助车辆做下一个决策。 另一个好处在于,高精可帮助传感器缩小检测范围,如高精可能会告知我们在特定位置寻找停车标志,传感器就可以集中在该位置检测停车标志,被称为感兴趣区域ROI。ROI可帮助我们提高检测精确和速,并节约计算资源。 高精用于规划 正如定位和感知依赖高精那样,规划也是如此。高精可帮助车辆找到合适的行车空间,还可以帮助规划器确定不同的路线选择,来帮助预测模块预测道路上其他车辆将来的位置。 如高精可帮助车辆识别车道的确切中心线,这样车辆可以尽可能靠近中心行驶。在具有低速限制、人行横道或减速带的区域,高精可以使车辆能够提前查看并预先减速。如果前方有障碍物,车辆可能需要变道,可帮助车辆缩小选择范围,以便选择最佳方案。
y****q 2020-09-01
百度app t7浏览内核广告屏蔽功能导致网页崩溃
我的蜀韵文学网 m.sanwenzx.cn 在所有除的浏览器都能正常使用评论功能。而这个就是不让网显示评论。广告屏蔽功能关闭就正常了。
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
l****4 2020-08-27
强烈建议优化百度carLife 语音识别问题
太差了,还是哪个吗?好山寨的车机
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,缘何备受关注?
我们发现,高精领域的入局者基本上可以分为这样几类,以Google 为代表的互联网企业,包括;以丰田、特斯拉为首的车企大厂;以Moblieye(已经被英特尔收购)为主的传感器厂商;以及包括 TomTom、四维新、高德等在内的商。 不过仔细想想,入局归入局,但是要想玩的比别人都好,成为领先的玩家,确实不是一容易的事儿。 其实对高精的研发,除了在技术上需要攻克一些难关之,更需要在自动驾驶产业链的角上思考问题。高精是自动驾驶的专属,了解车的需求或许比“造”本身更重要。 如果从开发者的角来看,以为代表的互联网企业以及传统车企或许在整合产业链资源,全局入手的能力上更占优势。 关于高精的一些based问题 ,对于人们的日常生活来说很普遍。 通常我们了解的都是用于导航、查询理信息的传统电子,这类主要服务的是人类驾驶员。 传统电子片来源于文章《高精在无人驾驶中的应用》) 如所示,传统电子是对路网的一种抽象表现,将路网抽象成有向的形式。 什么是有向形式? 简单来说就是的顶点代表路口,边代表路口与路口的连接。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
在深学习基础之上,大脑通用AI能力开放涵盖语音、视觉、自然语言处理、知识谱等全面AI技术。 语音方向:语音方面出了语音识别极速版,首次对开放搭载国际领先的注意力(attention)模型的语音能力,拥有更快的响应速,相对识别准确提升15%,为开发者带来更极致的识别体验。此,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,从影视娱乐到卖打车,语义解析效果全面提升。另,还预告了即将出的几款新产品,包括语音识别自训练平台、远场语音开发套和语音离线合成等产品。 视觉方向:OCR、车辆分析、人脸人体、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。只需对着你的户口本拍一张照片,系统就能字段进行结构化识别,然后反馈出信息页的出生、出生日期、姓名、民族、与户主关系、性别、身份证号码。而票据OCR和汽车场景OCR也分别新增了行程单、保单、通用机打发票、定额发票、车辆VIN码、机动车销售发票、车辆合格证等识别能力。
x****7 2018-07-10
行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个EasyDL
佛山供电局输电管理所将存在桩机、吊车、挖掘机、运货运水泥大型车的现场1000张隐患像,使用EasyDL定制化像识别进行训练,经过3个月的训练,更新了10个版本,最终获得“输电线路部隐患识别”模型,该模型可以识别出输电线路中存在的吊车、挖掘机等部隐患,目前识别准确率达到80%,超出预期,并且以2-3周更新一次模型的频率持续训练,准确率在不断提升。 源创电喷位于广西柳州,是一家生产汽油机电喷系统的公司。为汽车动力系统中的关键部,喷油器质量要求非常高,过去,源创只能用人工肉眼来检测喷油器阀座瑕疵,每日平均检查4000-6000,峰值是12000,整个视觉判断工序,需付出4~7人每班的复核人力,是投入产出比最低的工序之一。 依托EasyDL定制化训练和服务平台,柳州源创构建了自己的喷油嘴识别模型,结合原有业务流程和硬,先通过自动化系统上传每次采集待测样品片,然后实时上传已通过的识别模型进行判定,再返回相应的处理结果,最后由自动化系统将样品进行分类流转。
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期大脑体验师来袭
4月25日,大脑开放日第二期正式开启 与第一期有所不同,第二期大脑开放日,介绍了多种通用 AI新 能力;除此之,还出了两个新的定制训练平台-帮助开发者更简单高效训练出满足细分场景的业务模型。 无论你是资深AI开发者,还是AI初体验者,加入“大脑新品体验师计划” 分享改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例,与我们一起大脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。 我们将评选出“最佳”的内容和开发者,发布获奖公告、颁发大脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励! 【征集内容及要求】 产品改进建议或者您对大脑AI的新需求:描述清晰、字数不限 使用技巧 攻略:接入流程清晰具体、可读性可参考性强,不少于500字 有价值有意思的案例:场景、应用价值明确、文结合,不少于500字 【参与方式】 在AI社区“经验交流”版块发帖:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
流****水 2018-07-11
云企业级运维平台——NoahEE
除了这些以,考虑到企业中更复杂的监控场景,例如通过SNMP/IPMI等标准协议对于网络设备等进行数据采集,报警通知方式可以自定义,支持和企业内通讯例如Lync等进行整合。NoahEE的这些监控能力,可以让你全面掌握运维工作的方方面面,各种问题洞若观火。 一张简单将NoahEE监控模块的特点总结一下: 5 监控管理 今天介绍的NoahEE文章里,我们只介绍了基础运维技术相关的产品,当然除此之,我们还提供高级版的智能运维产品,相信将基础版运维平台与自动异常检测、辅助根因诊断、智能故障自愈等AIOps技术结合,会让运维更上一个台阶,为业务带来更大价值。 总 结 作为一个自动化运维平台,NoahEE的功能全面且易于使用,在这篇文章中无法面面俱到的详细阐述,大家可以通过访问我们的运维网http://aiops.baidu.com来详细了解我们的运维产品。网中除了有NoahEE运维平台的介绍,还有我们智能运维产品的相关介绍,欢迎大家访问该网并联系我们试用各运维产品。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
细分维定位:通过分析域、机房、模块、接口、错误码等细分维,进一步缩小问题范围,确定需要排障的目标模块、接口等。本文会介绍如何基于多维数据可视化解决维数量暴增带来的定位难题。 故障根因确认:一些情况下,问题的根因需要借助除监控指标之的数据进行分析。例如上线变更、运营活动导致的故障。本文针对导致故障占比最高的变更上线类故障进行分析,看如何快速找到可能导致故障的变更事。 全景掌控缩小范围 对于一个服务乃至一条产品线而言,拥有一个布局合理、信息丰富的全景监控仪表盘(Dashboard)对于服务状态全景掌控至关重要,因此在智能监控平台中,我们提供了一款可定制化的、组丰富的仪表盘服务。 用户可以根据服务的特征,自由灵活的组织仪表盘布局,配置所需要展示的数据信息。 如上所示,我们可以按照问题定位的思路,将服务整体的服务可用性情况、分功能可用性情况、分模块的核心指标、流量的同环比对比、分IDC的流量对比等,依次通过丰富的可视化组进行呈现。使得在收到报警时,可以快速将故障缩小到具体功能、模块、接入流量、机房级别。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 大脑AI Studio重磅出算力支持计划
“提供总计1亿元免费算力,助力开发者成功”——大脑AI Studio 大数据、大模型、大算力是深学习发展的必备因素,算力的重要性不言而喻。4月23日,首届 WAVE SUMMIT 2019深学习开发者峰会,式开发平台 AI Studio 重磅出算力支持计划:豪掷1亿元免费算力,为普通开发者破除算力桎梏。 大脑AI Studio 大脑AI Studio是集合AI教程、代码环境、算法算力、数据集和比赛的一式学习、开发、交流平台。该平台旨在帮助开发者迅速掌握AI开发知识,并熟悉模型创建,训练及部署的全过程。 大脑AI Studio中,项目有两个模式::一人一卡(单机)和远程集群模式。 其中一人一卡模式的配置此前以CPU为主。为了解决该模式下性能不足的问题,大脑AI Studio准备了大量的Tesla V100训练卡和相关资源,总价值1亿人民币。 Tesla V100训练卡是当前性能最好的工业级训练卡之一。根据英伟达的说明, 该GPU的性能是单核CPU的47倍。此举将普惠大脑AI Studio用户,破除用户的算力困境。
1****6 2018-07-10
反向灵测试——如何识别这是不是AI?
翻译出现有几十年了,常用的单词和短语BTW/WTF/OMG用大词库即可,用户大脑会做二次语意加工。谷歌2016年9月底才宣布在谷歌翻译采用AI技术,在此之前的谷歌翻译同样是可用的啊。翻译和文字搜索是异曲同工的,但以是真AI。 各种广告、APP、资讯的智能荐依赖的就是用户长期画像和短期意,具体标签和统计方法是商业机密;我很难评估这机密是AI还是大数据,但这些技术几年前就已经成熟落,所以我倾向于是大数据。有些智能荐根本就不智能,男人就美女和猎奇广告,挤铁用IPhone的女顾客就轻奢化妆品,洞察人性的广告不需要搞数学和计算机。 一些深刻洞察人性的玩家也会用AI做诸如星座算命、验证心理有几座断背山、荐股票彩票一类的服务,其实就是消磨时光涨点粉丝。我在前一篇AI科普文章中已经说过了,深学习的结果必须要人做验证,人脸和鉴黄可以找人验证,但股票预测没人有能力验证。真懂股票IT技术又好的人早去做量化交易了,赚到钱买粉不比编故事吸粉更痛快? 还有一些创意纯粹就是蹭热点做逼格塑造,连造假的成本都没有。
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角看开源
本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的角看一看开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份代码都是一份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业的兴起,商业公司倾向于将代码当做秘方保护,引入了版权的概念。闭源实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一个只能在很小可控范围内迭代,的进步速偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革新; 一个黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业信誉保障; 商业总是试建立垄断,黑客们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自发动开放源代码的交付方式,其中最出名的是GNU计划。GNU计划的重点是对抗IT技术认知垄断,更自由的传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司的商业利益,也没要给参与者发高级技工证书,更不会因为开源而强行免费。 在上个世纪程序员人数很少但都是精英黑客,参与开源的目的是以码会友,不会发表太烂的代码,顺着开源社区容易找到技术大师,几个IT高手也容易蹭出商业火花。 2.
3****3 2018-07-10
智能运维工程架构
背景:为什么要做智能运维 云智能运维团队在运维工具和平台研发方向历史悠久,支撑了全数十万规模的服务器上的运维服务,所提供的服务包括服务管理、资源定位、监控、部署、分布式任务调等等。最近几年,团队着力于发展智能化运维能力以及AIOps产品化建设。 众所周知,除了搜索业务之,还有很多其他的业务线,有像科、知道、网盘这样的老牌业务,也有诸如像教育、医疗这样的新兴业务,每个业务在规模上、服务架构上都有很大差异。业务本身对稳定性的要求很高,需要保持99.995%的高可用,同时在业务上云的背景下,虚拟化、混合云等都给我们带来了新的挑战。 运维经历了从脚本 工具、基础运维平台、开放可定制运维平台到我们现在的智能运维平台,这样四个阶段的转变。过去运维的核心目标是提升效果,比如持续交付的速、服务稳定性、运营成本等。
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