文章：Automatic Building and Labeling of HD Maps with Deep Learning
不知道各位平常有没有过需要画地图的需求，有的时候需要在地图上标出特定位置的数据表现或者一些数值，然而怎么实现？ 这里主要介绍下在R语言中绘制地图的个人琢磨的思路。绘制地图步骤有三： 你得需要绘制地图；（约等于废话） 你得有要绘制地图的地理信息，经纬度啊，边界啊等等； 你得利用2的数据在R中画出来。 以上步骤中，目前最关键的是2，一旦2的数据有了，在R中不就是把它们连起来嘛，这个对于R来说就是调戏它，就跟全民调戏小黄鸡一样。 R语言中绘制地图的思路也是由于2的获取方式不一样而分开的。 第一种思路：有一些R包
5）用于路政监管，比如对桥梁隧道、沿线公路等进行路网监测、了解道路受损情况，以便进行道路养护工作等。
选自Uber 作者：Mengye Ren、Andrei Pokrovsky、Bin Yang、Raquel Urtasun 机器之心编译 参与：Panda 自动驾驶系统有非常高的实时性需求。近日，Uber 的研究人员提出了一种可以在改善检测准确度的同时极大提升速度的算法 SBNet 并在其工程开发博客上对该研究进行了介绍。机器之心对该介绍文章进行了编译，更多详情请参阅原论文。另外，本项目的代码也已在 GitHub 上发布。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.02108 代码地址
我们调查了有关自动驾驶汽车的研究文献，重点关注的是自 DARPA 挑战赛以来开发的配备有可归类为 SAE 3 级或更高级的自主系统的自动汽车。自动驾驶汽车的自主系统的架构通常可分为感知系统和决策系统。感知系统通常分为负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物地图测绘、移动障碍物检测与跟踪、道路地图测绘、交通信号检测与识别等多种任务的许多子系统。决策系统通常也分为许多子系统，分别负责路线（route）规划、路径（path）规划、行为选择、运动规划、控制等。在本调查报告中，我们会介绍自动驾驶汽车的自主系统的典型架构。我们还会总结在感知和决策相关方法方面的研究成果。此外，我们还将详细描述巴西圣埃斯皮里图联邦大学（UFES）的汽车 IARA 的自主系统的架构。最后，我们会列出科技公司开发的和媒体报道的突出的自动驾驶研究汽车。
在数据可视化中，可视化地图是高频应用的一种。数据可视化地图用来分析和展示与地理位置相关的数据，并以实际地图的形式呈现，这种数据表达方式更为明确和直观，让人一目了然，方便发现问题，更好的辅助决策。
车云按：现如今，无人驾驶技术尚处于起步阶段。不过我们已经看到了像Waymo以及Uber这样的互联网科技公司在进行全无人驾驶技术方面的尝试。而主机厂通用在收购了Cruise之后也在进行类似的实验并于近期邀请媒体进行了试乘。而实验终归只是探索，真正能够量产上路的无人驾驶汽车还未真正走入消费者的生活。 不过在过去的两三年中，一些辅助自动驾驶技术已经率先进入了我们的生活中。其中三家最具代表性的汽车制造商，分别是特斯拉、凯迪拉克和梅赛德斯-奔驰。知名杂志《商业内幕》记者Matthew DeBord对这三家的辅助自动驾
2016.7.2 | Vol .6 AutoDriving Weekly 智能驾驶周刊，旨在汇聚智能驾驶领域一周要闻以及点评供读者参考，内容包括大小企业的动向、关键技术的进展以及重要人物的消息等。 【关键技术】MIT展示不受天气昼夜影响的高精度车辆定位技术 【一句话点评】看来以后车底下也有传感器了，早应该这样。 近日，MIT林肯实验室展示了一种不受天气和昼夜影响的车辆定位技术，采用地表穿透定位技术（Localizing Ground-Penetrating Radar，LGPR），利用超高频（v
选自Uber 作者：Mengye Ren、Andrei Pokrovsky、Bin Yang、Raquel Urtasun 机器之心编译 参与：Panda 自动驾驶系统有非常高的实时性需求。近日，Uber 的研究人员提出了一种可以在改善检测准确度的同时极大提升速度的算法 SBNet 并在其工程开发博客上对该研究进行了介绍。机器之心对该介绍文章进行了编译，更多详情请参阅原论文。另外，本项目的代码也已在 GitHub 上发布。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.02108 代码地
本书介绍了整体性学习法：强调在学习过程中，需要通过比喻和抽象的方法，将新知识与旧知识相互联系，以提高学习效率和深度的学习方法。
无人驾驶汽车将需要一种全新的地图。诺基亚HERE地图部门正在打造整合道路细节和交通信息的高清地图。据其首席设计师斯基尔曼称，跟人们平常使用的逐向 导航地图不同，无人驾驶汽车地图必须要做到三点：高清；实
本篇的主题是《如何高效学习》，所谓高效就是花最少的时间达到最好的效果。高效率是我们在做任何事都希望达到的，包括工作、生活、学习。本篇文章重点介绍一种可以提高学习效率的方法——整体性学习。源知识来源于书籍《如何高效学习》。 （本文框架） 01|什么是整体性学习： 整体性学习到底是什么样子？简单来说，整体性学习就是看待知识的角度是多方面的。通过搭建信息网络（知识体系），将不同的知识进行关联，那些相互关联的知识能够使你真正做到对知识的理解，从而可以对知识达到真正的内化吸收的效果。 如果只用一种方式
文章：A Survey of Localization Methods for Autonomous Vehicles in Highway Scenarios
如何高效学习？ 搜索 本篇的主题是《如何高效学习》，所谓高效就是花最少的时间达到最好的效果。高效率是我们在做任何事都希望达到的，包括工作、生活、学习。本篇文章重点介绍一种可以提高学习效率的方法——整体
笔者的话：本书介绍了整体性学习法，强调在学习过程中，需要通过比喻和抽象的方法，将新知识与旧知识相互联系，以提高学习效率和深度的学习方法。笔者亲测，甚是有效，在此强烈推荐给大家。
本文转自公众号《机器之心》 自动驾驶汽车（AVs）会带来巨大社会效益。之前的主题报告《驾驶座上的革命：通往自动驾驶之路》（Revolution in the Driver’s Seat: The Road to Autonomous Vehicles ）已经表明，自动驾驶汽车的广泛应用能够让美国每年减少约3万起公路死亡事故，行程时效提升40%，弥补人们浪费在通勤和堵车上的800亿个小时。自动驾驶汽车可以减少40%能耗。各种研究表明，仅在美国，这些社会收益就高达1.3万亿美元。消费者渴望使用它们。而且，我们
数字式测斜仪采用数字式传感器作敏感元件的仪器，它广泛应用于：深基坑开挖、地铁地基、公路地基、挡土墙、坝体及山体滑坡等工程方面土体内部位移变化的监测, 它是一种必配的测量仪器, 它在工程的应用对及时掌握工程的质量以及保证工程的安全性发挥着积极的作用。整套仪器由；读数仪、电缆、活动探头、数据通讯和处理软件等部分组成。
五一行驶在高速上的小伙伴有没有发现空中有无人机在盘旋呢？据悉，5月2日中午，在广州市南沙区虎门大桥高速南沙出口处，一架喷着“POLICE”警用标志的无人机飞行在车流拥挤的高速公路上空，它主要是进行空中
项目背景 大数据及其应用迅速发展，已经渗透到各个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，2015年8月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，将大数据提升为国家战略。在未来的5-10年，我国将把大数据作
作者：刘少山，唐洁，吴双，李力耘等 本文节选自新书：《第一本无人驾驶技术书》 我们可以预测一个不远的未来，届时所有行驶的汽车都是无人车，我们将迎来一个更加安全、更加清洁环保的世界。得益于无人驾驶技术，未来我们的交通工具、行驶的道路，甚至是未来的世界都将变得更安全、更高效，极大地降低对石油燃料的消耗，减轻对环境的污染。本章，我们先从无人驾驶的商业前景、无人驾驶面临的发展障碍、无人车行业发展、全球化下的无人驾驶四个方面出发，分析未来无人驾驶的发展和即将面临的问题。最后，将给出无人驾驶发展的时间线，揭示在即将到来
原作：Alex Roy@The Drive 夏乙 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 自动驾驶是新的竞技场。 尽管完全自动驾驶技术（L4）还在测试和展示阶段，但普通人已经能够开上
从上面的英文解释可以看出Learn主要指的是获取知识或者技能的结果，而Study主要指阅读，记忆，去学校来达到获取知识的各种形式。所以从书名就可以猜测的作者的本意我们应该如何多获取一些知识和技能，少在意一点学习的形式。因此我更愿意用这本书里面的学习方法论名称“整体性学习”来作为书名 本书的作者叫做Scott Yang，是一个我们经常说的学霸，在他看来只要拥有了一个学习的技能，那么获得知识就是一个很容易的事情。在当今这个知识爆炸的时代，我们发现知识的边界越来越模糊，各种新知识，新技能层出不穷，想要跟上时代的脚步我们就需要不停的获取知识和技能，那么这本书就是帮我们在砍柴之前磨刀的。
目前5G云代驾技术成熟度还需要验证，公众要体验到没有安全员的自动驾驶车辆还需要较长一段时间。
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随着智能交通科技和产业的发展，我国正在形成一个安全可靠、便捷高效、绿色智能、开放共享的现代化综合交通运输体系。《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》明确提出，加快智能技术深度推广应用，坚持创新驱动发展，推动互联网、大数据、人工智能、区块链等新技术与交通行业深度融合，推进先进技术装备应用，构建泛在互联、柔性协同、具有全球竞争力的智能交通系统。
今年美国一辆特斯拉MODEL S在开启了自动驾驶的模式下发生车祸，导致驾驶员死亡，这也是自动驾驶技术应用以来第一起己知的导致死亡的车祸。 据事后的事故分析，当时这辆特斯拉MODEL S自动驾驶处于开启
HD Map，高清地图，在自动驾驶领域被看得很重，因为它能提供prior知识，让感知难度降低，同时让规划有的放矢。
分享一个铁路地图可视化网站：https://www.openrailwaymap.org/
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2105.11320v1.pdf
此篇文章已经是本系列的第五篇文章，之前我们已经将检索增强生成(RAG)策略，逐渐我们掌握的知识和技术都在不断提高，对于Prompt的技巧策略也不能只局限于局部运用而要适应LLM大模型的整体框架去进行改进休整。较为主流的LLM模型框架设计基于链式思考（CoT）、思维树 (ToT)和检索增强生成 (RAG)这三大框架我们现在要开始了解学习思维树 (ToT)。
1. https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/5722260.html
虽然我们都不喜欢战争，但战争总是像个幽灵，到处游荡，从古到今，一直不曾远去。战争的形态则不断发生变化，从热兵器时代的短兵相接，刺刀见红，到一战令人胆寒的绞肉机模式，规模越来越大，卷入的人员越来越多。工业革命带来的不只是蒸汽机，纺织机，它同时带来的，还有机枪火炮和坦克。
【新智元导读】估计最近Elon Musk是失眠的。Tesla又爆出月初有一次高速路上的翻车事故，车辆损失惨重，好在驾驶员和乘客只受了小伤。表面上看起来这并不是什么大新闻，因此并未引起国内外媒体的广泛关注，媒体关注也是因为致死车祸的余波未平。国外媒体只是简单描述了事故过程，而少数几个国内媒体也就翻译了一下。坦白来讲，刚一听到事故描述的时候，凭直觉，我觉得这又是一个目前L3自动驾驶架构存在的隐患，各种因素综合起来，致命也是有可能的。 一句话阐述一下观点：为了追求性价比，目前很多L3系统设计有且仅有视觉识别车道
自动驾驶任重而道远。新智驾注意到，汽车产业链在自动驾驶技术单点突破、行业协作和具体量产落地上正在进入积极而务实的阶段。
随着汽车保有量的快速增长和国家智能交通系统建设的不断深入，城市和跨区域交通面临着交通通行压力大、交通情况变化快、接入的监测设备种类多数量大、各部门交通数据形成数据孤岛、人民群众需要及时准确交通信息服务的问题。通过交通管理指挥中心综合管控平台，指挥中心能及时准确掌握道路交通运行状况，建立高效的交通管控体系，实现交通管控从被动滞后到主动快速的转变，从突击管理向长效管理的转变，从分散执勤向集中管控的转变，从粗放管理到精确管理的转变，从数据孤岛单兵出击到数据融合多部门协同的转变，从被动发布交通信息到主动收取发布交通信息的转变，实现交通管理的现代化，为城市和区域快速健康发展提供良好的交通环境。具体表现如下：
呱呱走火入魔 - 逆向游戏代码 - 终结玄学迷信 看到很多人对物品的使用上的很多猜测，很多都不是很准确。 为了理解你们的呱究竟在干什么，花了五个晚上逆向游戏程序逻辑，提取各种数据。 这里相当于动用了 上帝视角 来解答这些问题。 ---- 1.呱真的在旅行么？ 2.呱是如何选择旅行路径的？ 3.呱是如何旅行的？ 4.呱在每条路上的耗时是怎么计算的？ 5.呱离家出走了怎么办？ 6.道路有哪些属性？ 7.每件物品都有什么效果？ 8.如何科学使用物品？ 9.旅途中会带回哪些明信片？ 10.旅途中会带回哪些特产？ 1
原文链接；https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/100585715
HD Map，高清地图，在自动驾驶领域被看得很重，因为它能提供prior知识，让感知难度降低，同时让规划有的放矢。高清地图目前有两条路，即激光雷达扫描为主的高成本制图方法和摄像头为主的低成本制图方法。
Argos是我们的内部异常检测工具，负责分析进来的度量指标，并基于历史数据，将它们与预测模型进行比对，从而确定当前数据是不是在预期范围内。
可自定义Tab组件标签位置，满足大屏容器组件Tab标签位置的特殊展示。TAB标签卡支持在容器上、下、左、右显示；支持在容器内部显示；同时支持更改背景。
最近一款“佛系游戏”《旅行青蛙》（旅かえる）爆红朋友圈，一夜间刮起一股“养蛙（娃）热潮”，知乎一位名叫@黄小秋的程序员大佬，为了让老母亲老父亲们理解自己的呱究竟在干什么，于是花了五个晚上逆向游戏程序逻辑，提取各种数据。这里相当于动用了上帝视角来解答这些问题，目前点赞已经超过2w。 1 呱真的在旅行么？ 不得不佩服游戏的设计者，为了追求真实，实现了一套非常完整的旅行模拟系统，有严谨的旅游路线设计。 因为旅行的过程并不展示给用户，我原本以为逻辑会十分简单。发现这套旅行模拟系统的时候，我也有些惊讶，也促使我深入
最近，Allenby开发了另一种工具来帮助预测，规划未来的洪水：这是一张独一无二的高分辨率地图，显示了地面建筑物，人行道，树木和草坪上的数据，从100,000平方英里纽约州北部到弗吉尼亚州南部，到切萨皮克湾。在人工智能的帮助下，航拍图像生成的地图显示的物体小至3平方英尺，比洪水规划者以前使用的地图精确约1,000倍。
出行人员对高速公路服务质量的要求越来越高，传统服务模式难以满足人们对美好出行的需求，节假日拥堵、服务低效等问题影响着服务区的管理。
本文主要讲述地理坐标系统的原理以及怎么利用Python进行地理坐标系统转换，内容包含以下几块：
1. 不再需要API Key 2. 指定sensor传感器参数，检测到用户当前位置 3. 针对移动设备(IPhone设备和Android系统)的开发 4. 支持本地化 5. 版本管理
研究人员绘制了一种名为「秀丽线虫」(caenorhabditis elegans) 的微型土壤线虫大脑的物理结构图，为这种动物的大脑结构及其处理信息的方式创建了一个新的模型。
腾讯数码讯（文心）据Business Insider网站报道，目前自动驾驶汽车尚处于发展的早期阶段。诚然，在一些试验中，我们发现部分系统已经实现接近完全不需要人干预的水平。Waymo测试自动驾驶汽车已经有数年时间，Uber 2016年开始在匹兹堡测试自动驾驶汽车；最近，通用汽车旗下Cruise部门向媒体展示了其自动驾驶技术。 本文要强调的是，这些系统是试验性的，因为它们尚未在消费者日常生活中广泛普及。 但过去一年，我们对部分自动驾驶系统进行了试用，其中来自特斯拉、凯迪拉克、梅赛德斯的3款系统表现出色。
一家地图公司如何参与自动驾驶领域？从中国现有三大地图厂商的布局来看，已经提供了三种路径：百度正力推阿波罗计划，因此百度高精地图也成为开放平台服务资源的一部分，四维图新在收购杰发科技后，在车联网、自动驾驶和芯片方面形成三维布局，也由此可以预见，将地图数据与汽车芯片的计算能力进行结合，是四维图新主要推进方向。 而相比之下，高德地图的路径似乎更为“纯粹”。高德曾明确表示不会做自动驾驶汽车，要专注成为地图数据服务商。在一次采访中，钛媒体记者问高德董事长俞永福，自动驾驶时代，地图本身如何成为壁垒？“800万一台的
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