“汽车行业中的边缘人工智能指的是在车辆上本地处理数据的人工智能算法，而不是仅仅依赖云计算。这种方法使车辆能够分析其传感器的数据并做出实时决策。例如，先进的驾驶辅助系统（ADAS）利用边缘人工智能来监测车道标线、交通标志和障碍物等条件，从而启

“数据增强是一种通过对现有数据应用各种变换来生成新的训练样本的技术。数据增强对模型准确度的影响可以是显著的，因为它有助于增强训练数据集的多样性。通过引入如旋转、平移、翻转和颜色变化等变异，增强可以使模型更加健壮。这在原始数据集较小或缺乏多样

数据增强在自监督学习（SSL）中起着至关重要的作用，它通过增加可供模型使用的训练数据的数量和多样性来提升模型的性能。在自监督学习中，主要思想是利用未标记的数据，通过设计任务使模型能够学习有用的特征表示。然而，当使用有限的数据时，模型可能会出