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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确定性时间序列和随机时间序列有什么区别？
识别时间序列数据中的循环模式涉及分析以规则间隔收集的数据点，以检测可能在较长时间范围内发生的重复波动。这种周期与季节性模式不同，因为它们不遵循固定的日历结构，并且长度可能会有所不同。为了识别这些模式，开发人员经常利用统计方法、可视化技术和时
什么是层次时间序列预测？
强化学习 (RL) 是一种机器学习范例，其中代理通过与环境交互来学习做出决策。它的目标是通过从其行动的后果中学习，随着时间的推移最大化累积奖励。代理人根据其行为以奖励或惩罚的形式收到反馈，并相应地调整其行为。随着时间的推移，通过反复试验，代
在大型语言模型（LLMs）中，什么是提示工程？
降低llm计算成本的技术包括模型修剪、量化、知识提炼和高效架构设计。修剪删除了不太重要的参数，减少了模型大小以及训练和推理所需的计算次数。例如，基于稀疏性的修剪侧重于仅保留最重要的权重。
量化降低了数值精度，例如使用8位整数而不是32位浮