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  • 当前技术还无法达到全工况、全区域的自动驾驶,4级自动驾驶足以满足限定场景内实现完全替代驾驶员及安全员的需求 根据工信部发布的《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批稿,中国对自动驾驶技术的分级标准与SAE*类似,均根据系...
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  • 从传感器到人工智能(AI),经典的电子供应链已经形成了一个协作矩阵,致力于实现自动驾驶车辆的安全性。为此,还需进行大量硬件和软件开发工作,以确保驾驶员、乘客和行人受到保护。尽管机器学习和AI可以发挥作用,但其有效性取决于...
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  • 视觉是人类认知世界最重要的功能手段,生物学研究表明,人类获取外界信息75%依靠视觉系统,而在驾驶环境中这一比例甚至高达90%。...
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  • 在未来,自动驾驶汽车成功普及以后,大城市的交通拥堵现象将会消失。对于许多人来说,每年将因此节省40小时。因为在大都市里,人们必然在交通拥堵的地方行走。自动驾驶汽车能够自动同步交通情况,第一时间选择更为畅通的路线,并且,加...
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  • 在人工智能领域的发展中,问答对话系统显得尤为重要。一方面,它为我们提供了常用的人机交互方式;另一方面,它也对互联网公司和其他机构提供了一种新的商业模式。不过,对话系统的核心技术之一就是问答对话文本数据的处理,它直接决定对...
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  • 在数字化时代,语音技术的应用越来越广泛,语音合成作为其中的重要组成部分,为智能化语音应用提供了强有力的支持。语音合成技术可以将文本转化为自然流畅的人工语音,使得机器能够通过语音与人进行交互,为用户带来更便捷和愉悦的体验。...
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  • 在当今信息爆炸的时代,数据被认为是现代社会的石油,而多模态数据则是数据世界中的明珠。多模态数据是指结合了不同类型的信息,如文本、图像、视频和声音等,它的应用范围非常广泛。通过充分利用多模态数据,企业可以获得更准确、全面且...
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  • 在数字化时代,自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)成为了构建智能化应用的重要基石。NLU技术能够使机器理解和解释人类语言,从而实现智能对话、语义搜索和文本分析等功能。而要让...
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  • 人体分割识别图像技术在实现过程中面临着一些挑战和问题。 首先,人体分割识别图像技术需要处理复杂的人体图像,而这些图像往往存在着多种干扰因素,如光照、姿态、遮挡等,如何消除这些干扰因素的影响是人体分割识别图像技术需要解决的...
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  • 人体分割识别图像技术是一种将人体从图像中分割出来,并对人体进行识别和特征提取的技术。该技术主要利用计算机视觉和图像处理算法对人体图像进行预处理、分割、特征提取和识别等操作,以实现自动化的身份认证、行为分析等功能。 人体分...
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  • 手势识别技术在实现过程中面临着一些挑战和问题。 首先,手势识别技术需要处理大量的手势信息,而这些手势信息的处理和分析需要耗费大量的计算资源,因此如何提高计算效率是手势识别技术需要解决的问题之一。其次,手势识别的准确率受到...
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  • 手势识别技术是一种通过计算机视觉和人工智能技术来分析和识别人类手势动作的技术。它主要利用传感器、摄像头等设备捕捉手势信息,然后通过算法对捕捉到的手势信息进行处理和分析,从而实现对手势的识别和判断。 手势识别技术可以分为两...
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  • 人脸面部表情识别技术虽然取得了一定的成就,但仍然面临着一些挑战和问题。 首先,光照、姿态和表情等因素都会影响到面部表情的识别准确率,需要进行更加深入的研究和处理;其次,对于某些复杂的情感,如惊讶、抱怨等,现有的技术还无法...
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  • 人脸面部表情识别是一种通过计算机视觉技术来分析人脸图像从而判断出面部表情的方法。该技术主要通过摄像头获取人脸图像,然后通过算法对人脸图像进行识别和分析,再将分析结果与已知的面部表情进行匹配,以实现面部表情的自动识别。 人...
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  • 人脸识别图像技术在过去几十年中得到了迅速发展和广泛应用,然而,该技术仍然面临着一些挑战和问题。 首先,人脸识别图像技术面临着光照、姿态和表情等外界因素的干扰,这些因素会影响到人脸图像的质量和识别准确率。其次,由于该技术依...
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