生物信息学如何助力自动驾驶技术突破感知瓶颈？
在自动驾驶技术的研发中，生物信息学这一跨学科领域正逐渐展现出其独特的价值，一个值得探讨的问题是：如何利用生物信息学技术优化自动驾驶系统的感知能力？传统上，自动驾驶车辆的感知主要依赖于摄像头、雷达和激光雷达等传感器，这些技术面临诸多挑战，如复...
深度学习
深度学习在自动驾驶决策系统中的‘盲点’是什么？
在自动驾驶技术的浩瀚星空中，深度学习如同一颗璀璨的星辰，照亮了车辆智能化的道路，在这份光明的背后，也潜藏着不为人知的“盲点”，这些盲点，正是深度学习在自动驾驶决策系统应用中面临的挑战与局限。数据偏差与泛化能力是其中之一，尽管深度学习能处理海...
深度学习在自动驾驶中的盲区，如何克服环境感知的局限性？
在自动驾驶技术的浩瀚星空中，深度学习犹如一颗璀璨的星辰，照亮了车辆环境感知与决策的未来之路，在这条光明大道上，仍存在着一些未被完全照亮的“盲区”，其中最引人注目的便是环境感知的局限性。问题提出： 深度学习模型在复杂多变的道路环境中，如何有效...
深度学习在自动驾驶中的‘盲区’，如何克服数据稀疏性？
在自动驾驶技术的深度学习应用中，数据稀疏性是一个不容忽视的“盲区”，由于自动驾驶车辆在真实世界中遇到的各种复杂场景和极端条件难以预料，导致在训练集中出现“未见之景”，进而影响模型的泛化能力，为克服这一挑战，我们可以采用以下策略：1、数据增强...