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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LLM的主要使用案例有哪些？
LLMs可以通过在AI系统中实现更好的透明度，公平性和安全性来为AI道德做出贡献。它们有助于识别数据集和算法中的偏见、有害内容或道德问题，帮助开发人员创建更负责任的模型。例如，LLMs可以分析大型语料库以检测和标记有偏见的语言模式，从而确保
异常检测在网络监控中的应用是什么？
异常检测是网络监控中的一项关键技术，帮助识别网络流量中不寻常的模式或行为。它通过建立正常活动的基准来进行工作，这可以包括典型的数据流、用户访问模式和带宽使用情况。当网络活动明显偏离这一基准时，系统会将这些情况标记为潜在异常。这一点至关重要，
无服务器系统中可观察性的角色是什么？
在无服务器系统中，可观察性对理解应用程序的性能和识别出现的任何问题至关重要。由于无服务器架构通常涉及多个相互通信的服务，可观察性帮助开发人员跟踪请求在系统中的流动。这意味着需要捕获函数执行时间、错误率和性能指标等数据。如果没有有效的可观察性