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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可解释的人工智能如何提高人工智能系统的可信度？
解释性技术在评估人工智能模型性能方面发挥着关键作用，因为它们提供了关于模型如何做出决策的深入见解。理解模型预测背后的推理有助于识别训练数据或算法设计中的潜在偏差和错误。例如，如果一个模型被用于信用评分，解释性工具可以揭示某些人口统计因素是否
在自然语言处理（NLP）中常用的技术有哪些？
NLP中的少镜头学习是指模型使用非常有限的标记训练数据 (通常只是几个示例) 执行任务的能力。它与传统的监督学习形成对比，后者需要大量的注释数据。少镜头学习在很大程度上依赖于预先训练的模型，如GPT或T5，这些模型已经在多样化和广泛的语料库
当一名计算机视觉工程师是什么样的体验？
在可预见的未来，人工智能不太可能完全取代放射科医生，但它将越来越多地增强他们的工作。人工智能工具擅长分析医学图像，如x射线和核磁共振成像，以高精度检测肿瘤或骨折等异常。然而，放射科医生提供了人工智能无法完全复制的背景、临床判断和患者交流。人