如何在地图中显示优化的路线(路点序列)？Here技术 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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药物研发新助手，AI助力探索生物医药的无限前沿！

为了更好地应对这些挑战，我们激动地向您介绍一项令人振奋的技术创新——药物研发的全新伙伴、AI助手SciMind，一个为生物医药领域而生的多模态混合专家系统大模型。...SciMind整合了最前沿的分子性质预测、分子生成及结构优化工具。只需要说出需求，对项目最熟悉，最有化学直觉的你就可以0门槛自主可控地使用到它们，免去复杂的编程和计算模拟。...接下来的视频内容将展示SciMind如何在这些场景中展现其卓越性能，成为药物研发领域专家的得力助手。...我们呈现的不仅是化学结构的静态视图，更是一个全面的分析门户，让您深入了解每个分子可能的合成路线： 1. 透彻解析的合成路径：正如在图中看到的，每个目标分子都会有多条推荐的合成路径，以不同的分数展现。...例如，针对某一步骤显示的61%的成功率，表明这一步骤可能需要特别注意，优化条件以提高整体合成的效率。 3.

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自动驾驶综述|定位、感知、规划常见算法汇总

下图显示了自动驾驶汽车系统的典型架构框图，其中感知和决策系统显示为不同颜色的模块集合。...该子系统对于允许自主车辆在公共道路上安全行驶而不与障碍物（如路标、路缘）碰撞至关重要。障碍地图包含与汽车可能或可能无法导航的位置相关的信息，区分自由（可穿越）空间和占用空间。汽车必须总是在空余的地方。...然而，如果移动成本在路线图的大范围内是一致的，那么使用网格表示可能需要浪费内存空间和处理时间。路线点序列是压缩大型道路网格地图中路径描述的一种替代方法。路线点是沿路线栅格地图中的路径的点。...路线点序列可以手动定义，也可以自动从道路网格地图中提取。...Dharia对顶级供应商进行了评估和排名，分别是Google、HERE、TomTom和Apple。 ? 2）路线图创建创建路线图的最简单方法是从航空图像中提取道路形状的手动注释。

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机器学习在高德起点抓路中的应用实践

如何在有限信息下，将用户准确定位到真实所在道路，就是我们所要解决的主要问题。为什么要引入机器学习引入机器学习之前，起点抓路对候选道路的排序采用了人工规则。...这样，起点抓路问题转化为在定位点周边道路集合中选出一条最有可能是用户实际所在的道路。整个过程类似搜索排序，因此，我们在制定建模方案时也采用了搜索排序的方式。提取用户路线规划请求中的定位信息A。...特征数据在起点抓路模型中，我们提取了三大类特征用于构建样本集，分别是定位点相关特征、道路自身特征以及定位点与道路之间的组合特征。 ?...3.模型选择在目标问题定义中，我们将起点抓路剖析为搜索排序问题，而机器学习的ranking技术，主要包括point-wise、pair-wise、list-wise三大类。...未来，我们希望能够将现有模型场景继续细化，寻找新的收益点，从数据和模型两个角度共同探索，持续优化机器学习抓路效果。

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综述：生成自动驾驶的高精地图技术（1）

表一显示了TomTom、HERE和Lanelet（Bertha Drive）定义的三层结构化高清地图。...点云地图生成一旦收集到足够的传感器数据，通常会对其进行融合和排序以生成初始地图，主要用于精确的定位，初始地图主要使用3D激光传感器生成，也可以与其他传感器融合，如IMU、GPS、里程计和视觉里程计，以便在高精地图中进行更精确的状态估计...，以下测绘技术需要基于激光的传感器，因为它们在远距离显示出良好的精度，目前，所有有前途的测绘技术都将激光雷达作为主要传感器，用于测绘和完成高清晰度的地图。...2）仅基于激光雷达的点云建图通过改进现有的构建点云关键点的方法和LOAM迭代姿态优化方法，对小视场和不规则采样的激光雷达已经实现了良好的精度和效率，整体建图架构如图4所示，引入了一种快速回环技术来修复激光雷达里程计和建图中的长期的累计偏移...图5显示了使用现有建图算法生成的地图，有一些可用的技术可以融合多个传感器来创建完整的地图，视觉里程计（IMU和摄像头）、GPS和激光雷达数据被组合成一个超节点，以获得优化的地图。

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做自动驾驶涉及哪些技术？超全总结上线

路线规划是指在有向图中找到点对点的最短路径，传统方法分为4类，即goal-directed、separator-based、hierarchical和bounded-hop技术。...通过积累来自其他同行的详细信息，可以缓解自车车辆的缺点，如感应范围、盲点和规划不足。V2X有助于提高安全性和交通效率。如何在车辆-车辆或车辆-道路之间进行协作仍然具有挑战性。...点云根据卫星图像进行定位，该点云被展平为旋转鸟瞰图（BEV）图像；从地图中提取候选卫星，并将其与BEV激光雷达图像配对以找到姿态相似性；具有高相似性的激光雷达卫星对实现低能量。...更具体地说，在Frenet空间中构建了一个优化管道，用于使用变换的占用预测进行规划细化。...然后，用HERE Technologies的地图数据离线扩充数据集，以提供准确同步的视觉路线规划模块和额外的语义地图信息，如到红绿灯、十字路口、人行横道、限速和道路曲率等的距离。

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tensorflow_cookbook--preface

一路上，我们涵盖了计算图，损失函数，反向传播和数据训练。第3章，线性回归，重点是使用TensorFlow来探索各种线性回归技术，如戴明，套索，脊，弹性网和逻辑回归。...我们演示如何在TensorFlow计算图中实现每个。 ...第5章，最近邻方法显示了如何使用数字度量，文本度量和缩放距离函数实现最近邻技术。我们使用最近邻技术在地址之间执行记录匹配，并从MNIST数据库中分类手写数字。 ...第6章，神经网络涵盖了如何在TensorFlow中实现神经网络，从操作门和激活功能概念开始。然后我们显示一个浅层神经网络，并展示如何建立各种不同类型的图层。...我们还训练一个序列到德文 - 英文翻译的序列模型。通过显示暹罗RNN网络在地址上进行记录匹配的用法，我们不用说这一章。

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地图和无人车越来越密不可分：Mobileye宝马HERE三方合作

地图公司HERE今天宣布，从2018年开始，配备Mobileye视觉传感技术的宝马车型将为高清地图的更新提供实时数据。...考虑到大众和戴姆勒目前都在量产车型中使用HERE地图，并持有HERE的股份，因此很有可能两家公司都将参与数据收集，优化HERE地图。...未来的出行体验，概括起来就是人类指定一个目的地→地图规划路线→无人车边走边采集路况信息发送给地图提供商→更新地图。...如果有无人车发现某段道路正在维修，地图就会做出相应的更新，其他的无人车也就可以动态调整路线。致力于开发自动驾驶技术的汽车厂商和科技公司都对地图有着浓厚的兴趣。...频频路测的Uber为了优化地图，从Google先后挖来了地图业务前负责人Manik Gupta，Google Earth的创造者Brian McClendon，原搜索业务负责人Amit Singhal，

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每日论文速递 | NLP大佬们联合发文，倡导使用检索增强模型RA-LMs

高效的端到端训练：研究如何在不牺牲检索组件的情况下，联合优化检索器和语言模型。...端到端训练的优化：研究如何更有效地联合优化检索器和语言模型，以减少检索错误并提高整体性能。...主要内容包括：问题阐述：论文指出参数化LMs在实际应用中面临的挑战，如幻觉、适应性差、缺乏可验证性、退出特定序列的困难、计算成本高和模型规模大。...RA-LMs的优势：提出RA-LMs通过在推理时结合大规模数据存储库，可以减少事实错误、提供更好的归因、灵活地选择序列、适应新分布，并提高参数效率。...挑战与解决方案：论文识别了RA-LMs面临的挑战，并提出了相应的解决方案，如改进检索的相关性定义、开发新的架构设计、优化端到端训练技术、以及建立标准化和开源的RA-LMs实现。

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自动驾驶中基于车道线的高清制图方法回顾

高成本制图方法高成本制图方法是大公司普遍采用的路子，比如HERE，TomTom，谷歌，苹果，百度，高德，四维图新和日本ZENRIN等等。...一些创业公司也循这样的路线，如DeepMap，Civil Maps和Carmera等。激光雷达制图的基本路线，以日本ZENRIN为例，如图所示： ?...(c) 线段，节点和形状点的表示. (d) Emap。 ?...下图是地图更新的流程图：首先新数据需要在地图定位。一旦定位精度过低，就从数据中建立新的路标加入地图中，然后进入summarization降低地图中的路标数目到固定的数目。...下图是车道线点的提取和聚类：提取区域是车辆的姿态决定的，每个区域提取的点就是marking point。这些被用于道路建模。 ? 下图是局部地图数据和图像平面之间的转换，其中二者的匹配良好。 ?

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机器视觉编码技术与标准进展

传统的是采集视频，对视频进行压缩处理，现在加上神经网络，就非常自然地把视频这个独立的技术与垂直行业的应用，包括工业、车路、自动驾驶这些领域就天然结合起来。...现在逐渐形成了多种的技术路线。图中给出了整个VCM的架构。...下面是一个示例，它包括了现有的技术方案。同样也是从视频或特征进来，一条路走特征编码，一条路走视频编码，比如对象编码就包含在视频编码里。如果走特征编码路线，先是特征提取，之后有两个选项。...图中是整个VCM组的技术路线，我个人总结可以分成5块：特征编码、特征提取、人机混合、跟标准组相关的评估，以及anchor的工作。特征编码还可以分得比较细。...第四个是人机混合视频编码，包括了视频帧关键点序列流和关键帧视频流相结合、基于语义信息的特征编码框架，以及率失真优化函数结合智能任务性能优化等。图中列出了一些特征编码技术的细节。

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Python 算法高级篇：图的表示与存储优化

在有向图中，通常分为入度和出度。路径：路径是连接图中节点的边的序列。连通图和非连通图：如果在图中任意两个节点之间都存在至少一条路径，那么图是连通的。否则，它是非连通的。...环路：图中的环路是一个节点序列，从一个节点出发，经过一些节点，最终回到出发节点。 3. 图的表示方法在计算机中，有多种方法可以表示图，每种方法都有其优势和劣势。...以下是一些优化方法： 4.1. 邻接矩阵的压缩表示对于稀疏图，可以使用邻接矩阵的压缩表示，如稀疏矩阵或邻接列表数组，以减少空间消耗。 4.2....我们还讨论了如何在实际应用中进行优化，以更有效地处理各种操作。通过了解这些概念，你将能够更好地理解和应用图算法，从而解决各种实际问题。...图算法在社交网络分析、路线规划、网络分析等领域都有广泛的应用，是算法高级篇课程中的重要主题之一。

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自动驾驶中基于车道线的高清制图方法回顾

高成本制图方法高成本制图方法是大公司普遍采用的路子，比如HERE，TomTom，谷歌，苹果，百度，高德，四维图新和日本ZENRIN等等。...一些创业公司也循这样的路线，如DeepMap，Civil Maps和Carmera等。...激光雷达制图的基本路线，以日本ZENRIN为例，如图所示：低成本制图方法而低成本的方法也有不少公司采用，如美国Intel Mobileye，Mapbox，Tesla，Lvl5，Mapper，Ushr...一旦定位精度过低，就从数据中建立新的路标加入地图中，然后进入summarization降低地图中的路标数目到固定的数目。其他情况下，在定位中所有路标的观测统计会被更新，但不会添加新的路标。 7....下图是车道线点的提取和聚类：提取区域是车辆的姿态决定的，每个区域提取的点就是marking point。这些被用于道路建模。下图是局部地图数据和图像平面之间的转换，其中二者的匹配良好。

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测试建模兵器谱

考虑到以下两点： 1、之前没有对数据管理模块进行过全面的测试 2、本次优化并没有实际的需求文档因此，我们针对数据管理模块进行了ACC建模，具体建模如下： ?...此时用户如果进入到“关于”中，如果当前在下载中，则显示下载进度，如果已经下载完成，则显示安装，同时弹出提示用户进入系统进行安装。...但是在实际操作过程中，我们发现由于算路功能本身涉及到的条件特别多，流程图中的功能节点也比较复杂，输出的流程图并不能简单明了的概括整个算路功能。...在线优先,离线优先偏好情况:111,X11,1X1,11X,XX1,X1X,1XX,XXX 途经点:有,无路线长度:市内,省内,跨省算路入口:底图选点(长按短按),微信位置推送,路线检索页,常用地点..."离线优先" THEN [离线数据情况] "无离线数据"; IF [算路入口] = "周边搜索" THEN [路线长度] = "市内"; ...

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15个图神经网络的应用场景总结

pinage是一个随机行走的GCN，它学习了Pinterest图形中的节点(图像)嵌入。由于图中包含数十亿个对象，在如此巨大的图中进行卷积是没有效率的。相反，Pinterest动态地构建这些图形。...网络对抗的形式进行训练，以确保真实的输出。链接预测链路预测网络中的两个节点是否可能存在链路。在推荐系统中，我们推荐的是高度“连接”的产品。...对于每个节点，它使用广度优先搜索查找包含该节点和另外四个节点的4个节点的子图。子图将是有序的，这样卷积可以一致地应用到所有子图。下面的图是从这些子图中进行标签预测的架构。...序列标签句子中的单词可以被建模为图中的节点，我们可以计算每个节点的隐藏表示，并使用它来标记序列(序列中的单词的标签)。...芯片设计在晶片设计中，标准晶片单元的放置和路线会影响晶片的功率、晶片模具尺寸和性能。谷歌证明了使用GNN和强化学习来优化单元的放置。

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为算力护航——腾讯星脉网络运营实践

图9 链路拥塞比率：超99.9%采样点无拥塞 3.2.3.事件分析模块根据网络运营经验，质量波动事件会被分为显性异常以及隐性异常，依照异常类型赋予事件不同的等级。...图10 链路中断视图图11 链路拥塞视图集群日常的维护行为如网络变更、隔离，或者服务器维护等操作都有可能引起质量指标的波动，这些波动并不希望被运营人员看见。...4.1.流量计划拉力赛场往往相当开阔，有多条不同路线都能到达目的地，参赛者可以自行决定行驶路线。这种情况下行驶路线的策划就显得相当重要，赛手和领航员需要共同商定合理的行程，以避免遇到不好的路况。...统计结果显示，相比于原生NCCL通信库的通信顺序，使用拓扑亲和性后，SPINE层流量可以减少至多90%，大大减轻了链路负载，降低了拥塞出现的概率。...下图是我们在现网上对一条拥塞链路的进行调度的效果，图中的链路有200Gbps带宽，我们从流量统计图中可以看出，调度前流量峰值约为120Gbps，仅有链路带宽的60%。

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手机端上线，破解高架区域偏航检测难题，高德提出工业级轻量模型ERNet

一般地，如果车辆的位置（或方向）距离规划路线连续地超过T_d米或(T_a角度)，一次偏航事件可以被检测出，如下图 1 所示。...具体地，研究者首先提炼出车辆真正行驶的路线 travel route，然后将车辆行驶轨迹的每个点投影到 travel route 上计算 group ID、高架道路距离和道路类别。...Route refinement 图 7：（a）地图匹配方法将轨迹点匹配到邻近的道路上（黄色道路）。（b）一辆车行驶在 R6、R7、R8 和 R11 上，并没有偏航（规划路线也是如此）。...在高架区域中，对于平行的高架桥上道路和桥下的平行辅路，如果存在地图匹配道路和规划路线道路不一致的问题，则更倾向于相信规划路线的道路。...大的高架道路距离表示车辆行驶在距离高架桥较远的平行辅路上（没有卫星信号遮挡）或行驶在距离高架桥较近的平行辅路上（卫星信号遮挡验证，因此位置飘逸严重）。下图 10（c）显示了序列速度特征的提取方式。

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轨迹云全新发布！外业车辆、人员、设备轨迹高效管理

而要实现轨迹的管理应用，需要具备定位、大数据存储、空间检索、轨迹纠偏算法、道路数据体系，导航路线计算等多方面能力的才能实现，而这对于开发者而言却是很难达到的。...轨迹云现提供了轨迹存储管理、轨迹优化纠偏、里程计算、终端位置搜索等功能。图片一、轨迹存储与管理轨迹云提供了轨迹数据的存储空间，具备弹性扩容机制，数据安全备份机制。...二、轨迹优化纠偏当终端设备处在如高架桥下、隧道、高楼林立的环境中，定位常常受到干扰，带来轨迹点漂移、丢点断续，里程不准等情况，使得业务管理受到影响。...轨迹云通过多种纠偏策略使轨迹最大限度还原真实，以及呈现时更加清晰：去噪、绑路对轨迹中的低精度定位点、漂移点进行准确判断进行过滤，将去噪后的轨迹与道路进行绑定，使得轨迹在地图中显示时更加清晰。...图片轨迹补偿如经过隧道，GPS信号弱、应用退到后台等情况导致一段轨迹丢失，轨迹云可通过路线计算对其进行补偿。图片里程计算提供对纠偏优化后的轨迹进行精准里程计算的功能，可以用于里程计费等场景。

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轨迹云全新发布！外业车辆、人员、设备轨迹高效管理

而要实现轨迹的管理应用，需要具备定位、大数据存储、空间检索、轨迹纠偏算法、道路数据体系，导航路线计算等多方面能力的才能实现，而这对于开发者而言却是很难达到的。...轨迹云现提供了轨迹存储管理、轨迹优化纠偏、里程计算、终端位置搜索等功能。轨迹存储与管理轨迹云提供了轨迹数据的存储空间，具备弹性扩容机制，数据安全备份机制。...轨迹优化纠偏当终端设备处在如高架桥下、隧道、高楼林立的环境中，定位常常受到干扰，带来轨迹点漂移、丢点断续，里程不准等情况，使得业务管理受到影响。...轨迹云通过多种纠偏策略使轨迹大限度还原真实，以及呈现时更加清晰：去噪、绑路对轨迹中的低精度定位点、漂移点进行准确判断进行过滤，将去噪后的轨迹与道路进行绑定，使得轨迹在地图中显示时更加清晰。...轨迹补偿如经过隧道，GPS信号弱、应用退到后台等情况导致一段轨迹丢失，轨迹云可通过路线计算对其进行补偿。里程计算提供对纠偏优化后的轨迹进行精准里程计算的功能，可以用于里程计费等场景。

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智慧消防网页低延迟播放RTSP视频流，低至300毫秒，25路不卡顿

用户还可通过修改配置文件（如缓存设置）进一步优化延迟，在保证流畅度的前提下，满足消防场景对“实时画面”的极致需求。 2....**多路并发与硬件加速：应对复杂监控场景** 消防指挥中心常需同时显示数十路摄像头画面。猿大师支持GPU硬件加速，利用本机显卡资源解码H.265/264高清视频，显著降低CPU占用率。...即使在高清多路（如1080P×16路）播放场景下，仍能保持画面流畅，避免因资源瓶颈导致的系统崩溃。 3....结语在智慧消防的蓝图中，每一秒的延迟缩减都可能挽救无数生命与财产。猿大师播放器以技术创新重新定义了消防监控的“速度边界”，为行业提供了从硬件兼容到软件效能的全栈解决方案。...未来，随着消防数字化进程的深化，猿大师将持续优化技术生态，助力构建更智能、更高效的城市安全防线。

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OA-SLAM：在视觉SLAM中利用物体进行相机重定位

主要贡献目前的先进SLAM方法如ORB-SLAM2，依赖于词袋描述子来寻找相似图像，以及基于外观的局部特征，如ORB或SIFT，用于在查询图像中的关键点和地图中的地标之间寻找匹配点。...相反，近年来在物体检测领域取得了令人瞩目的进展，基于深度学习的技术现在能够以极强的稳健性从大量不同视角和环境条件中检测出物体。这自然使它们成为帮助基于视觉的相机定位的良好锚点。...局部物体建图物体优化：类似于ORB-SLAM2中的局部捆绑调整中的特征点，物体模型也会定期进行细优化，每次新的关键帧观察到地图中存在的物体时，通过最小化重投影误差来更新此物体。...更具体的物体，尤其是没有纹理的雕像，也经过了测试。这很好地展示了我们的系统如何在博物馆等场景中用于增强现实应用。对于这些物体，YOLO已经在少数手动标注的图像上进行了微调（约50张图像）。...图3显示了在fr2/desk和fr3/long office household序列上重建的地图。我们可以观察到，我们的粗略物体模型整体上很好地定位在地图中的物体上。

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