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- 深度強化學習自動駕駛 內(nèi)容精選 換一換
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聯(lián)動及編排，多樣化管理。 智慧交通 行業(yè)痛點 在自動駕駛大力發(fā)展的時代，智慧交通與道路感知的高效協(xié)同是實現(xiàn)安全自動駕駛的基石。 如何讓自動駕駛實時感知復雜的路面情況？ 如何讓自動駕駛根據(jù)不同場景，迅速計算出相應對策？ 如何讓自動駕駛車輛針對緊急場景，做到毫秒級的響應？ 這些痛點都是在智慧交通領域亟需解決的。來自：專題IoT邊緣IoTEdge 智慧交通 行業(yè)痛點 · 在自動駕駛大力發(fā)展的時代，智慧交通與道路感知的高效協(xié)同是實現(xiàn)安全自動駕駛的基石。 · 如何讓自動駕駛實時感知復雜的路面情況？ · 如何讓自動駕駛根據(jù)不同場景，迅速計算出相應對策？ · 如何讓自動駕駛車輛針對緊急場景，做到毫秒級的響應？ 服務優(yōu)勢來自：專題
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、智慧園區(qū)、能源電力等。 智慧交通 面臨挑戰(zhàn) 在自動駕駛大力發(fā)展的時代，智慧交通與車聯(lián)網(wǎng)的高效協(xié)同是實現(xiàn)安全自動駕駛的基石。如何讓自動駕駛車輛實時感知復雜的路面情況？如何讓自動駕駛車輛根據(jù)不同場景，迅速計算出相應對策？如何讓自動駕駛車輛針對緊急場景，做到毫秒級的響應？ 解決方案來自：專題所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓練或有教師學習。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學習：在未加標簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構。常見的有聚類。 強化學習：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學習，以使獎勵信號（強化信號）函數(shù)值最大。 回歸 回歸反映的是數(shù)據(jù)屬性值在時間上的特征，產(chǎn)生一個將數(shù)據(jù)項映射來自：百科
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IoT邊緣IoTEdge 智慧交通 行業(yè)痛點 · 在自動駕駛大力發(fā)展的時代，智慧交通與道路感知的高效協(xié)同是實現(xiàn)安全自動駕駛的基石。 · 如何讓自動駕駛實時感知復雜的路面情況？ · 如何讓自動駕駛根據(jù)不同場景，迅速計算出相應對策？ · 如何讓自動駕駛車輛針對緊急場景，做到毫秒級的響應？ 服務優(yōu)勢來自：專題![]()
Engine，NAIE）將AI引入網(wǎng)絡領域，解決網(wǎng)絡業(yè)務預測類、重復性、復雜類等問題，提升網(wǎng)絡資源利用率、運維效率、能源效率和業(yè)務體驗，使能實現(xiàn)自動駕駛網(wǎng)絡 技術優(yōu)勢 資源利用率提升 引入AI預測網(wǎng)絡流量，根據(jù)預測結(jié)果進行網(wǎng)絡資源的均衡管理，提高網(wǎng)絡資源利用率 運維效率提升 引入AI，壓來自：百科![]()
（延崇北京段）開展了高速公路（山嶺重丘）雙向四車道全封閉環(huán)境下、基于C-V2X車路協(xié)同技術的L4級自動駕駛和隊列跟馳測試工作。在西羊坊特長隧道內(nèi)首次實現(xiàn)乘用車2公里隧道L4級自動駕駛演示、實現(xiàn)了14公里的卡車3車隊列跟馳和乘用車3車編隊行駛的演示，行駛速度達到設計時速80公里/小時。來自：專題![]()
IoT邊緣IoTEdge 智慧交通 行業(yè)痛點 · 在自動駕駛大力發(fā)展的時代，智慧交通與道路感知的高效協(xié)同是實現(xiàn)安全自動駕駛的基石。 · 如何讓自動駕駛實時感知復雜的路面情況？ · 如何讓自動駕駛根據(jù)不同場景，迅速計算出相應對策？ · 如何讓自動駕駛車輛針對緊急場景，做到毫秒級的響應？ 服務優(yōu)勢來自：專題![]()
利于系統(tǒng)之間的聯(lián)動。 在管理園區(qū)的這家企業(yè)苦惱的同時，園區(qū)內(nèi)有家車企也遇到了一個難題。這家企業(yè)生產(chǎn)基于物聯(lián)網(wǎng)的自動駕駛汽車，車輛通過車載系統(tǒng)和 物聯(lián)網(wǎng)平臺 交互獲取自動駕駛的指示?？刂葡到y(tǒng)的開發(fā)很順利，但有一個問題無論如何都解決不了：路上的網(wǎng)絡信號太不穩(wěn)定了，若到了信號差的地方或者遇來自：百科![]()
張小儉在華為的第一個項目是華為云IoT 路網(wǎng)數(shù)字化服務 。通過物聯(lián)網(wǎng)技術，打造出一張全息的數(shù)字路網(wǎng)，實現(xiàn)全天候、全場景、全域融合的道路實時感知，提升駕駛安全和道路通行效率，助力自動駕駛規(guī)模化商用。 在這個服務開發(fā)中，張小儉負責平臺發(fā)送模塊的設計。當車輛發(fā)生碰撞時，平臺實時感知交通事件，并在百毫秒級超低時延內(nèi)響應，向周圍車輛推送預警，同時發(fā)送救援信息。來自：百科![]()
時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。 實驗目標與基本要求 通過實操最終得到AI成功識別人車的結(jié)果。 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.創(chuàng)建 OBS 桶和目錄來自：百科![]()
查詢較傳統(tǒng)引擎提升數(shù)倍。 IoT數(shù)倉的技術特點 海量數(shù)據(jù)寫入能力 在自動駕駛汽車監(jiān)測的數(shù)據(jù)每秒只采集5種測量數(shù)據(jù)（速度、溫度、發(fā)動機功率、方向、坐標），1000W量汽車每秒中將會有5000W的TPS。 在自動駕駛汽車監(jiān)測的數(shù)據(jù)每秒只采集5種測量數(shù)據(jù)（速度、溫度、發(fā)動機功率、方向、來自：專題![]()
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全保護。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學習與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務負載模型進行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦來自：專題![]()
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路網(wǎng)數(shù)字化（DRIS）：基于車路協(xié)同能力，包含邊緣感知服務和車路協(xié)同平臺，擁有“感-聯(lián)-算-控”4大核心能力，涵蓋城市、高速、示范區(qū)三大應用場景，使能智慧交通管理和自動駕駛。本課程主要介紹什么是路網(wǎng)數(shù)字化、智能交通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢及華為車路協(xié)同解決方案架構和主要價值及應用場景。 目標學員 開發(fā)者、華為云用戶等來自：百科![]()
共享單車：運用帶有GPS 或NB-IoT 模塊的智能鎖，通過APP 相連，實現(xiàn)精準定位、實時掌控車輛狀態(tài)等。 汽車聯(lián)網(wǎng)：利用先進的傳感器及控制技術等實現(xiàn)自動駕駛或智能駕駛，實時監(jiān)控車輛運行狀態(tài)，降低交通事故發(fā)生率。 智慧停車：通過安裝地磁感應，連接進入停車場的智能手機， 實現(xiàn)停車自動導航、在線查詢車位等功能。來自：百科![]()
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傳感器連接到擁有強大算力和信息的 云計算平臺 中，再疊加大數(shù)據(jù)分析和AI識別等技術，可以滿足各種創(chuàng)新應用，小到一個簡單的語音指令，大到路上的自動駕駛汽車，IoT成為各行各業(yè)的香餑餑。 深耕IoT領域多年的華為云MVP朱有鵬也頗有感慨，他表示，“目前IoT行業(yè)還存在需求和商業(yè)模式的創(chuàng)新難題。”來自：百科
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