深度学习在自动驾驶中至关重要，使车辆能够实时处理和解释大量传感器数据。像cnn这样的模型可以检测行人，车辆和交通标志等对象，而rnn则分析时间数据以进行轨迹预测。
这些模型可以处理恶劣天气或拥挤环境等复杂场景，并根据摄像头、激光雷达和雷达的不同输入做出决策。例如，YOLO和Faster r-cnn通常用于自治系统中的对象检测。
深度学习的适应性和准确性对于实现安全可靠的自主导航至关重要，使其成为自动驾驶技术的基石。
RANSAC算法与计算机视觉有什么关系？
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神经网络如何用于时间序列预测？
时间序列嵌入是时间序列数据的数字表示，旨在以适合机器学习模型的格式捕获数据的基础模式和特征。本质上，它们将原始时间序列转换为更紧凑和信息丰富的结构。这种嵌入过程通常涉及直接特征提取或使用深度学习模型等高级技术，这些技术学习在数据序列中编码时
依赖解析在自然语言处理中的定义是什么？
在NLP中处理缺失数据涉及策略，以最大程度地减少其对模型性能的影响，同时保留尽可能多的信息。这种方法取决于缺失数据的性质和程度。
1.归约: 用占位符 (如 <unk> 或数据集中的均值/最频繁的术语) 替换缺失的文本。这对于可以处理未知
IaaS平台如何支持边缘计算？
“基础设施即服务（IaaS）平台通过提供灵活且可扩展的基础设施来支持边缘计算，这对于在数据源附近部署应用至关重要。边缘计算通过在数据生成地点附近（如设备或本地服务器）执行计算，从而提高处理速度并降低延迟。IaaS平台通过提供可在多个地理位置