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    【智驾深谈】Tesla再现匝道口致命隐患:谈高精地图和定位的重要性

    【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

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    都说ADAS不好用,那智能后视镜和车载智能行业该如何走下去?

    曾几何时,汽车后视镜作为汽车的“第二只眼睛”,自诞生以来沿用至今,不仅扩大了驾驶员的视野范围,还在为行车安全提供保障。随着汽车日趋智能化,后视镜也走上智能化的道路。导航、行车记录仪、倒车影像、ADAS行车辅助等功能,被高度集中的融合到了一个小小的后视镜上。智能后视镜开启了自己的一个终端平台,引爆了一个亿万级的市场。 今年,我们看到了一部部以车联网为卖点的车型面世,但是整个汽车市场上车联网的渗透率还尚未达到15%。不过,当车联网距离真正的落地还有一段距离时,智能化的后视镜似乎成为车联网落地的最佳载体。这一点从

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    这个科技大会宝马、北汽、奥迪、腾讯都来了,讨论的却是AI

    对于不同行业大大小小的企业来说,是否拥抱AI已是一个无需讨论的问题,如何拥抱才是。如曾经的“互联网+”一样,今天“AI+”已然成了一个新趋势,人工智能与各行各业结合,汽车成了重点方向之一。汽车业本身也在掀起一场科技革命,一方面,新能源+互联网汽车正在改变汽车业。国外有特斯拉,国内有李斌的蔚来汽车,最近原UC联合创始人何小鹏离职阿里加入小鹏汽车任董事长……另一方面,百度等公司在无人车上大力投入,中国围绕自动驾驶的创业公司也已超过50家,而自动驾驶正是人工智能的典型应用。 保守的汽车行业对AI却十分积极 El

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    Thermal Object Detection using Domain Adaptation through

    最近发生的一起自动驾驶车辆致命事故引发了一场关于在自动驾驶传感器套件中使用红外技术以提高鲁棒目标检测可见性的辩论。与激光雷达、雷达和照相机相比,热成像具有探测红外光谱中物体发出的热差的优点。相比之下,激光雷达和相机捕捉在可见光谱,和不利的天气条件可以影响其准确性。热成像可以满足传统成像传感器对图像中目标检测的局限性。提出了一种用于热图像目标检测的区域自适应方法。我们探讨了领域适应的多种概念。首先,利用生成式对抗网络,通过风格一致性将低层特征从可见光谱域转移到红外光谱域。其次,通过转换训练好的可见光光谱模型,采用具有风格一致性的跨域模型进行红外光谱中的目标检测。提出的策略在公开可利用的热图像数据集(FLIR ADAS和KAIST多光谱)上进行评估。我们发现,通过域适应将源域的低层特征适应到目标域,平均平均精度提高了约10%。

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    今日科技:新型软体机器人电池方案,基因魔剪首批临床试验将展开

    1、科学家研发新型软体机器人电池方案 两百多年前,意大利物理学家伏特从电鳗身体结构得到启发,发明了最早的电池——伏打电池。如今,人类在研究出电鳗放电的原理后,又研发出了“软体电池”。这种“软体电池”又软又灵活,有可能应用于下一代的软体机器人和起搏器中。这种新型“软体电池”由瑞士弗里堡大学和美国密歇根大学、加利福尼亚大学的研究团队共同研制。 2、基因魔剪首批临床试验将展开 拟定明年在欧美进行 《麻省理工技术评论》杂志官网近日的一篇报道,对2018年“基因魔剪”研究进行了展望——鉴于从2013年科学家首次使用C

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    领券