自动驾驶的实现不是靠一家公司就能够简单实现的,它是建立在汽车产业链基础之上,并且融入了新的供应链厂商,最主要的就是传感器、处理器(包含芯片)和算法厂商等,那么下面就一起来看看自动驾驶产业链的情况!
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借助人工智能的深度学习算法,这样的情况在未来会得到改善。在中国就有一家名为推想科技的公司,正在使用机器学习和计算机视觉来帮助医生诊断肺癌。
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疾病诊断是医疗系统中更偏向于劳动密集型的工作之一,恰好,它也是机器学习算法的擅长领域。
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SOC(state of charge)算法一直是BMS开发应用的关键技术之一。因此讨论SOC算法的技术文章很常见,企业对SOC估算的高精度也往往是宣传的亮点。而关于SOC详尽的解释和定义却不常被考虑,从而导致了SOC算法结果的参考价值大打折扣。
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本文首先介绍了太阳能发电的意义以及目前的国内外太阳能发展现状。分析了光伏电池板的特性,在此基础上研究了最大功率点追踪算法,并分析了各种算法的优缺点。
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谈到移动机器人,大家第一印象可能是服务机器人,实际上无人驾驶汽车、可自主飞行的无人机等等都属于移动机器人范畴。它们能和人一样能够在特定的环境下自由行走/飞行,都依赖于各自的定位导航、路径规划以及避障等功能,而视觉算法则是实现这些功能关键技术。
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计算机算法越来越复杂,智能技术逐渐可以胜任越来越多工作,企业流水线、智能物流、商场智能购物体验、无人驾驶、智能医学服务、智能语音导航服务、智能家电、智能交通路牌等等,机器人时代已悄悄来了,智能技术创新带来财富。
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当下,大数据快速积累、大规模并行计算的实现以及新算法不断涌现成为了深度学习爆发的催化剂,这也直接推动了人工智能在很多传统领域中的进展。在安防行业中,人工智能也从概念逐步落地,人脸识别、图像识别等技术与视频监控系统的深度结合使得智能安防有了实质性的发展。
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近年来,机器学习(Machine Learning, ML)和深度学习(Deep Learning, DL)的应用领域极速扩张,而数据、更快的硬件、更好的算法则是推动人工智能的进展的三大基石。
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