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人工智能治理 | Pew美国民众对人工智能应用态度的调研报告解读
人工智能
无人驾驶
汽车
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本文约6500字，建议阅读13分钟本文围绕着人工智能的六种应用进行。 由皮尤研究中心（Pew Research Center)创建的美国趋势小组(American Trends Panel，ATP)是是一个全国代表性小组，通过固定电话和手机号，随机招募美国成年人组成小组，小组成员通过自我管理的网络调查参与，并由Ipsos进行管理。 在2022年3月，皮尤研究中心发布了一项调查研究报告[ 1 ]，这项研究主要围绕着人工智能的六种应用进行：其中三个是新兴的人工智能应用程序——警方使用面部识别技术，社交媒体公司使
数据派THU
2023-04-18
753
0
自动驾驶资料合集：视频、书籍与开源项目
自动驾驶
开源
无人驾驶
框架
视频
来源：深蓝前沿教育 本文约1500字，建议阅读5分钟 本文为你分享自动驾驶资料合集。 这是2021最新的自动驾驶资料合集，对于正在学习或者计划入门自动驾驶领域的同学来说，相信会有很大帮助。 课程及公开视频 一、无人驾驶综合 1. 百度与Udacity合作免费课程 课程链接： https://apollo.auto/devcenter/coursetable_cn.html 推荐原因：课程通过7小节概述了自动驾驶的6个核心模块，即高精度地图、定位、感知、预测、规划、控制，每小节通过10-15分钟视频概述了核
数据派THU
2023-03-29
376
0
Pytorch创建多任务学习模型（附代码）
pytorch
自动驾驶
无人驾驶
机器学习
深度学习
来源：DeepHub Imba 本文约2500字，建议阅读5分钟 本文我们介绍如何在Pytorch中实现一个更简单的HydraNet。 在机器学习中，我们通常致力于针对单个任务，也就是优化单个指标。但是多任务学习(MTL)在机器学习的许多应用中都取得了成功，从自然语言处理和语音识别到计算机视觉和药物发现。 MTL最著名的例子可能是特斯拉的自动驾驶系统。在自动驾驶中需要同时处理大量任务，如物体检测、深度估计、3D重建、视频分析、跟踪等，你可能认为需要10个以上的深度学习模型，但事实并非如此。 Hydra
数据派THU
2022-10-09
1.6K
0
ICRA 2022杰出论文：把自动驾驶2D图像转成鸟瞰图，模型识别准确率立增15%
自动驾驶
无人驾驶
来源：机器之心本文约2400字，建议阅读9分钟来自萨里大学的研究者引入了注意力机制，将自动驾驶的 2D 图像转换为鸟瞰图，使得模型的识别准确率提升了 15%，并斩获了 ICRA 2022 的杰出论文奖。 对于自动驾驶中的许多任务来说，从自上而下、地图或鸟瞰 (BEV) 几个角度去看会更容易完成。由于许多自动驾驶主题被限制在地平面，所以俯视图是一种更实用的低维表征，对于导航也更加理想，能够捕获相关障碍和危险。对于像自主驾驶这样的场景，语义分割的 BEV 地图必须作为瞬时估计生成，以处理自由移动的对象和只访问一
数据派THU
2022-07-27
657
0
AI指挥无人车队，中国造出世界最大3D打印建筑
图像处理
无人驾驶
自动驾驶
数据库
sql
来源：新智元本文共2100字，建议阅读9分钟青海羊曲大坝建筑项目将由核心AI操控无人工程车队，用3D打印技术建造。 据《南华早报》和Insider杂志报道，据参与该项目的科学家称，中国正在利用人工智能实质上将青藏高原上的一个水坝项目变成世界上最大的3D打印机。 羊曲大坝将成全球最大3D打印出的建筑物 黄河干流上游的青海羊曲水电站将采用3D打印的相同增材制造工艺，「逐片」建造。工程参与者是无人驾驶的挖掘机、卡车、推土机、摊铺机和压路机，全部由AI规划与控制。 如果工程能按期结束，羊曲水电站将在2024
数据派THU
2022-06-07
286
0
ACM通讯：自动驾驶“走”到哪了？
自动驾驶
无人驾驶
汽车
编程算法
来源：AI科技评论、大数据文摘本文约3000字，建议阅读9分钟自动驾驶现在处在什么状态？有哪些问题亟待解决？ 距离马斯克“2021年底交付全自动驾驶汽车”的预言已经过去好几个月了，情况和他在2019年、2018年给出承诺后的状态一样，鸽了。 其实，在过去十年中，各路技术专家预测完全自动驾驶实现日期，都是用“即将到来”一词，似乎每一次预测都落空了。 那么，自动驾驶现在处在什么状态？有哪些问题亟待解决？近日，communications of ACM 发文《Still Waiting for Self-Dri
数据派THU
2022-04-11
292
0
英伟达的Rev Lebaredian表示，合成数据可以使AI系统变得更好
神经网络
深度学习
人工智能
自动驾驶
无人驾驶
来源：ScienceAI本文约4100字，建议阅读8分钟你是否仍在使用真实数据来训练AI？ 这可能违反直觉。但有些人认为，训练必须在混乱的现实世界环境中工作的人工智能系统（例如自动驾驶汽车和仓库机器人）的关键实际上并不是现实世界的数据。相反，有人说，合成数据将释放人工智能的真正潜力。合成数据是生成而不是收集的，咨询公司 Gartner 估计，用于训练 AI 系统的数据中有 60% 将是合成的。但是它的使用是有争议的，因为关于合成数据是否能够准确地反映现实世界的数据，并为现实世界的情况准备人工智能系统的
数据派THU
2022-03-14
514
0
为了自动驾驶，谷歌用NeRF在虚拟世界中重建了旧金山市
渲染
自动驾驶
无人驾驶
来源：机器之心本文约3100字，建议阅读10+分钟真不用来做成元宇宙？ 训练自动驾驶系统需要高精地图，海量的数据和虚拟环境，每家致力于此方向的科技公司都有自己的方法，Waymo 有自己的自动驾驶出租车队，英伟达创建了用于大规模训练的虚拟环境 NVIDIA DRIVE Sim 平台。近日，来自 Google AI 和谷歌自家自动驾驶公司 Waymo 的研究人员实践了一个新思路，他们尝试用 280 万张街景照片重建出整片旧金山市区的 3D 环境。 通过大量街景图片，谷歌的研究人员们构建了一个 Block-Ne
数据派THU
2022-03-04
292
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BDD100K：最经典大规模、多样化的自动驾驶视频数据集
https
网络安全
自动驾驶
无人驾驶
目前，自动驾驶的公开数据集主要由视频和图片组成，近两年也增加了许多雷达数据。今天将介绍的数据集为加州大学伯克利分校发布的 BDD100K 数据集，该数据集为迄今规模最大、最多样的自动驾驶数据集之一。
数据派THU
2021-01-28
6.9K
0
剑桥2020年AI全景报告出炉：54%中国NeurIPS作者流入美国
自动驾驶
无人驾驶
机器学习
神经网络
剑桥大学的 2020 版《AI 全景报告》写出了 AI 领域哪些值得关注的新观察？
数据派THU
2020-10-26
457
0
独家 | 无人驾驶项目实战： 使用OpenCV进行实时车道检测
https
网络安全
自动驾驶
无人驾驶
python
大约十年前，我瞥见了第一辆自动驾驶汽车，当时Google仍在对初代无人车进行测试，而我立刻被这个想法吸引了。诚然，在将这些概念开源给社区之前，我必须等待一段时间，但是这些等待是值得的。
数据派THU
2020-07-09
1.7K
0
张钹院士：大数据驱动的人工智能有大量毛病，没有自知之明
神经网络
人工智能
自动驾驶
无人驾驶
大数据
在大数据“养料”的供给下，沉寂的人工智能重现活力。自从谷歌阿法狗一战成名，助力人工智能变得家喻户晓。如今，人工智能的发展遇到瓶颈的声音再次出现。
数据派THU
2019-10-10
540
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赠书 | 人工智能变“人工智障”？关于因果关系的新科学
神经网络
人工智能
机器人
深度学习
无人驾驶
每当别人跟我提起“无人驾驶”汽车技术如何强大，又被大众赋予了怎样的期待，我都会想起HBO电视剧Silicon Valley《硅谷》中的一个情节：
数据派THU
2019-07-05
608
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【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪，探寻中国数据库50年的发展历程
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