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采用可更新且具區(qū)分度錨點的多模態(tài)運動預測研究
在自動駕駛領域,運動預測 (Motion Prediction) 是一個重要任務,它有助于場景理解和安全決策。該任務利用歷史狀態(tài)和道路地圖來預測目標智能...
英偉達近期發(fā)布的 Cosmos-Reason1 模型在物理常識推理領域引發(fā)廣泛關注。作為專為物理世界交互設計的多模態(tài)大語言模型,它通過融合視覺感知與復雜...
通過啟發(fā)式參數(shù)提取校準半導體光放大器的TLM模型
通過大量仿真優(yōu)化了半導體光放大器模型的系統(tǒng)行為,在光增益與偏置電流、不同光輸入功率(-25 至 0 dBm)以及不同 I 偏置(0 至 180 mA)下...
端到端自動駕駛技術的快速發(fā)展對閉環(huán)仿真器提出了迫切需求,而生成式模型為其提供了一種有效的技術架構。然而,現(xiàn)有的駕駛場景生成方法大多側重于圖像模態(tài),忽略了...
CRC即循環(huán)冗余校驗碼:是數(shù)據(jù)通信領域中最常用的一種查錯校驗碼,其特征是信息字段和校驗字段的長度可以任意選定。循環(huán)冗余檢查(CRC)是一種數(shù)據(jù)傳輸檢錯功...
Anthropic開源了一套MCP協(xié)議,它為連接AI系統(tǒng)與數(shù)據(jù)源提供了一個通用的、開放的標準,用單一協(xié)議取代了碎片化的集成方式。本文教你從零打造一個MC...
基于DBFP與DB-Attn的算法硬件協(xié)同優(yōu)化方案
本文討論了LLM推理過程對計算資源需求急劇攀升的背景下,現(xiàn)有量化和剪枝技術、新數(shù)據(jù)格式存在的不足,提出動態(tài)塊浮點數(shù)(DBFP)及其配套算法-硬件協(xié)同框架...
端到端自動駕駛多模態(tài)軌跡生成方法GoalFlow解析
自動駕駛軌跡規(guī)劃往往采用直接回歸軌跡的方法,這種方式雖在測試中能取得不錯的性能,可直接輸出當前場景下最有可能的軌跡或控制,但它難以對自動駕駛場景中常見的...
三維空間理解是推動自動駕駛、具身智能等領域中智能系統(tǒng)實現(xiàn)環(huán)境感知、交互的核心任務,其中3D語義占據(jù)預測 (Semantic Occupancy Pred...
端到端自動駕駛框架實現(xiàn)了感知與規(guī)劃的無縫集成,但通常依賴于一次性軌跡預測,這可能導致控制不穩(wěn)定,并且對單頓感知中的遮擋問題較為敏感。為解決這一問題,我們...
2025-03-18 標簽:模型數(shù)據(jù)集自動駕駛 951 0
NVIDIA RTX 5880 Ada顯卡部署DeepSeek-R1模型實測報告
DeepSeek-R1 模型在 4 張 NVIDIA RTX 5880 Ada 顯卡配置下,面對短文本生成、長文本生成、總結概括三大實戰(zhàn)場景,會碰撞出怎...
幾十年前,當電子控制氣動 (ECP) 鐵路制動系統(tǒng)被提出時,它解決了傳統(tǒng)空氣制動系統(tǒng)的幾個缺點。傳統(tǒng)的制動系統(tǒng)依賴于列車制動管傳播的空氣壓力產生制動力,...
利用英特爾OpenVINO在本地運行Qwen2.5-VL系列模型
近期阿里通義實驗室在 Hugging Face 和 ModelScope 上開源了 Qwen2.5-VL 的 Base 和 Instruct 模型,包含...
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