自动驾驶汽车使用计算机视觉、传感器数据和机器学习的组合进行导航和决策。摄像头、激光雷达和雷达捕捉周围环境，而人工智能模型处理这些数据，以检测行人、车辆和交通标志等物体。
路径规划算法根据实时输入计算安全路线，考虑道路条件和交通。深度学习模型，特别是cnn，对于车道检测和障碍物识别等任务至关重要。
传感器融合和AI的集成使车辆能够适应动态环境，确保导航的安全性和效率。
你如何从视频中识别动作？
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联邦学习中存在哪些可扩展性问题？
"联邦学习作为一种有前景的去中心化机器学习方法，面临着若干可扩展性问题，这些问题可能阻碍其广泛应用。一个主要的挑战是协调参与训练过程的多个设备或节点。随着设备数量的增加，相关的通信和同步开销可能变得显著。例如，如果有1,000个设备参与，模
嵌入会变得过时吗？
嵌入和特征都代表数据，但它们的生成和使用方式不同。特征通常是指数据的各个输入属性或特征，例如图像的颜色或文档中单词的频率。这些特征通常是预先设计的，这意味着它们是根据领域知识手动选择的，或者使用特定算法从原始数据中提取的。
相比之下，嵌入
边缘计算如何增强多代理系统（MAS）的性能？
边缘计算通过降低延迟、提高带宽效率和实现实时决策，主要增强了多智能体系统（MAS）的性能。在传统的基于云的系统中，由智能体生成的数据通常会传输到集中式服务器进行处理并返回结果。这种模型可能会引入延迟，特别是在需要快速响应的环境中，如自动化制