关于 霸屏王站群q扣66017112宁陵县百度地图成 的搜索结果,共608
C****X 2018-07-10
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,为领先的玩家,确实不是一件容易的事儿。 其实对高精的研发,除了在技术上需要攻克一些难关之外,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。
不****主 2018-07-09
高精
高精可在许多方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,也是业界精细化程最高、生产率最高、覆盖面最广的高精。目前,Apollo 高精的自动化程已经达到了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,为了方便数据共享,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。 Apollo高精的构建 高精的构建由五个过程组:数据采集、数据处理、对象检测、手动验证和发布。
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
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 在所有除外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。广告蔽功能关闭就正常了。
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,使用定制词法分析快递申请,一秒拆分姓名、电话、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。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。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
于是云的工程师们结合历年来云计算的经验与技术沉淀,潜心打磨,匠心打造,最终强势推出新一代私有云云基础设施管理引擎HALO。 Q:HALO是什么? AHALO全称Hybrid-cloud Application Layout and Operation system,顾名思义,它是私有云或混合云环境中的基础设施部署和集控制系统,是混乱集中的第一束光,让无序的集世界变得有序可控,是云最底层的基石,肩负着裸机环境配置,root域权限控制和智能托管基础设施的重任。如果没有HALO,集机器将处于失控的状态。它蔽了云服务底层繁杂的管控逻辑,提供简化接口给上层系统NoahEE调用,使上层系统更好更快释放价值。 Q这么优秀的系统到底是如何实现的呢? AHALO系统采用主从架构,分为Master端和Agent端。 Master端主要做复杂的任务调和管控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求定制安装,包括虚拟化容器管理,应用包管理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集控制等。
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
EasyDL展示AI开放生态的一种策略:用平台化的思路,将AI规模化落,实实在在解决真问题。 近期,大量个人也正加入到EasyDL的开发者行列中来。比如有位“天文迷”孙睿康同学,基于EasyDL设计了一个超新星自动搜寻系统,希望通过对星云片的AI技术分析,发现可能存在宇宙中的超新星,这一脑洞大型的研究果,已被哈尔滨工业大学《智能计算机与应用》刊发。而孙睿康只是一名高中生,这清楚不过表明了EasyDL在推动AI普惠上的可能性。 AI所带来的惊喜,才刚刚开始。 欢迎点击【EasyDL定制化训练及服务平台】,了解更多产品内容。 如需合作咨询可点击幕右下角标志,提交具体咨询信息;或可进入AI开发者社区,进行沟通交流。
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;除此之外,还推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,与我们一起推动大脑进化,帮助他人一起长,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?
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,除了搜索业务之外,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、运营本等。
冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
引言 控制模块的目标是基于计划轨迹和当前车辆状态生控制命令给车辆。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 当前的车辆状态 HMI驱动模式更改请求 监控系统 输出 输出控制命令管理canbus中的转向、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的横向控制器和管理节气门和制动器命令的纵向控制器。 横向控制器 横向控制器是基于LQR的最优控制器。该控制器的动力学模型是个简单的带有侧滑的自行车模型。它被分为两类,包括闭环和开环。 闭环提供具有4种状态的离散反馈LQR控制器: 横向误差 横向误差率 航向误差 航向误差率 开环利用路径曲率信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(PID +速PID),它将以下数据作为控制器输入: 误差 速误差 开环提供了一个校准表,将加速映射到节气门/制动分比。 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。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 大脑AI Studio重磅推出算力支持计划
“提供总计1亿元免费算力,助力开发者功”——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 重磅推出算力支持计划: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。
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