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  • 高逼真合成數據助力智駕“看得更準、學得更快”
    自動駕駛研發(fā)如何高效獲取海量訓練數據？高逼真合成數據技術正在提供新解法。通過仿真平臺可生成多場景、多傳感器的精準標注數據。文章詳解如何構建符合nuScenes標準的數據集，覆蓋復雜交通場景，為感知模型訓練提供高效、可控的數據支持。
    高逼真合成數據助力智駕“看得更準、學得更快”
  • 為什么FPGA芯片不適合做算法？
    FPGA的本質定位——硬件平臺，不是常規(guī)“計算機”。FPGA的最大優(yōu)勢是硬件級的靈活定制。它非常適合實現特定用途的高速并行電路、定制接口、時序控制等。但算法處理——很多時候其實更需要靈活的數據訪問、復雜控制、海量算術運算和程序流轉，這個正好是“通用處理器”（比如CPU、DSP、ARM）擅長的領域。
    為什么FPGA芯片不適合做算法？
  • 基于動態(tài)種群結構的差分進化算法DPSDE|差分進化算法變體
    傳統的DE算法通常將種群規(guī)模和初始結構固定在一定范圍內，這簡化了過程，便于通過實驗獲得經驗值。
    基于動態(tài)種群結構的差分進化算法DPSDE|差分進化算法變體
  • 一文介紹 如何巧用合成數據重構智能座艙
    合成數據技術為智能座艙AI訓練帶來革命性突破，通過高保真虛擬仿真可精準還原各類駕駛場景和乘員行為，顯著提升模型訓練效率與識別準確率。如何利用合成數據技術，為智能座艙研發(fā)提供海量訓練樣本與極端場景模擬，從而突破真實數據采集的局限？
    一文介紹 如何巧用合成數據重構智能座艙
  • 數翰科技：智能引領，創(chuàng)新未來
    樹立行業(yè)標桿，講好中國故事，傳遞中國聲音，充分展現騰飛的中國經濟、崛起的民族品牌和向上的企業(yè)家精神。近日，“崛起的民族品牌”專題系列節(jié)目對話浙江數翰科技有限公司（簡稱：數翰科技）總經理郭慧女士，探討工業(yè)生產智能化領域的創(chuàng)新發(fā)展之路。 在數字化轉型的浪潮中，中國的制造業(yè)正經歷著從“中國制造”向“中國創(chuàng)造”的深刻轉變。這一轉變不僅體現在產品質量的提升和創(chuàng)新能力的增強上，更體現在生產方式的根本性變革上。
  • 一種新的自適應L-SHADE算法AL-SHADE
    為了進一步提高差分進化（DE）最具競爭力的變體之一L-SHADE的性能，研究中提出了一種新的自適應L-SHADE算法AL-SHADE。對L-SHADE進行了兩個主要部分的修改。一部分，在突變過程中添加了一種新的突變策略，以提高開發(fā)能力，充分利用種群信息。另一部分，提出了一種帶有突變策略自適應方案的選擇策略，以調整開發(fā)和探索。
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    03/27 13:52
  • 分享10個應用PID控制算法的黑科技產品
    在嵌入式開發(fā)領域，PID控制算法是非常常用且高效的一個控制算法?？梢酝ㄟ^今天的文章有個概念。
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    03/27 13:40
    分享10個應用PID控制算法的黑科技產品
  • 多模態(tài)自動駕駛混合渲染HRMAD：將NeRF和3DGS進行感知驗證和端到端AD測試
    多模態(tài)自動駕駛混合渲染HRMAD，融合NeRF與3DGS技術，實現超10萬㎡場景重建，多傳感器實時輸出，仿真更接近真實數據！然而，如何用高保真仿真場景快速驗證自動駕駛算法？
    多模態(tài)自動駕駛混合渲染HRMAD：將NeRF和3DGS進行感知驗證和端到端AD測試
  • 混沌映射可行性恢復粒子群優(yōu)化算法
    原始PSO框架的局限性：原始PSO算法容易出現早熟收斂、初始階段多樣性不足、容易陷入局部最優(yōu)等問題，這些缺點限制了其有效性，特別是應用于像兩階段NFCTP這樣的復雜、大規(guī)模優(yōu)化問題時。
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    03/26 14:45
    混沌映射可行性恢復粒子群優(yōu)化算法
  • 別再瘋狂堆硬件啦！
    如今的行業(yè)現狀，從流行詞就可窺見一斑，“智能”“數據”“芯片”“算力”“車云”等詞匯每天都必聽上/談起個幾（十幾）次…… 各個車企的目標，或者直白點兒-目的：“站在行業(yè)頂端，構筑企業(yè)護城河，前突后防，保證利益的長長久久最大化”，為了這個目標，就一定會加入智能化賽道，滿足“人們對美好生活的向往”；而這個賽道中，最難的就是“數據量大，算力有限”……
    別再瘋狂堆硬件啦！
  • 方案分享 | AVM合成數據仿真驗證方案
    AVM 合成數據仿真驗證技術為自動駕駛環(huán)境感知發(fā)展帶來助力，可借助仿真軟件配置傳感器、搭建環(huán)境、處理圖像，生成 AVM 合成數據，有效加速算法驗證。然而，如何利用仿真軟件優(yōu)化傳感器外參與多場景驗證，顯著提升AVM算法表現？本文將分享如何利用自動駕駛仿真軟件配置仿真?zhèn)鞲衅髋c搭建仿真環(huán)境，并對腳本進行修改，優(yōu)化和驗證4個魚眼相機生成AVM（Around View Monitor）合成數據的流程。通過這一過程，一同深入體驗仿真軟件的應用潛力！
    方案分享 | AVM合成數據仿真驗證方案
  • APSM-jSO：具有自適應參數選擇機制和新的外部存檔更新機制的新型jSO變體
    本文提出了一種新的jSO變體APSM-jSO，通過簡單有效的修改來提高其性能。APSM-jSO和jSO之間有三個主要區(qū)別。首先，設計了一種新的自適應選擇機制（APSM）來從歷史記憶中選擇條目，以充分利用歷史記憶中更好的條目。隨后，利用先進先出（FIFO）方法更新外部檔案，以保持人口多樣性，避免過度使用外部檔案。最后，采用基于秩的選擇壓力（RSP）的新突變策略來增強APSM-jSO的開發(fā)。文章于2023發(fā)表在中科院1區(qū)頂刊
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    03/20 14:16
    APSM-jSO：具有自適應參數選擇機制和新的外部存檔更新機制的新型jSO變體
  • 非線性廣義正態(tài)分布算法(NLBGNDO)
    GNDO算法模擬了正態(tài)分布理論，即高斯分布。雖然結構合理，實現簡單，但GNDO的探索和開發(fā)率非常低，并且陷入最優(yōu)局部點、早熟收斂和無法實現全局最優(yōu)。在這方面，需要增強和改進GNDO算法在優(yōu)化更復雜問題方面的性能。該方法的主要動機是通過使用控制參數修改這兩個階段來增強GNDO的探索和開發(fā)：1)萊維飛行和2)布朗運動，以及算法的探索和開發(fā)階段。
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    03/20 08:58
    非線性廣義正態(tài)分布算法(NLBGNDO)
  • 智能優(yōu)化算法-長城建造算法GWCA（附Matlab代碼）
    長城建造算法（Great Wall Construction Algorithm，GWCA）是由Ziyu Gu及其同事,GWCA的靈感來自于古長城建造過程中工人之間的競爭和淘汰機制。該成果于2023年7月在線發(fā)表，12月正式發(fā)表在中科院1區(qū)SCI期刊Expert Systems With Applications。引入的一種新型元啟發(fā)式優(yōu)化器。它從古代長城建造過程中工人之間的歷史競爭和淘汰機制中汲取靈感。GWCA優(yōu)化器將這些原則納入其優(yōu)化策略。
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    03/18 12:05
  • 基于多傳感器融合的海洋數據采集系統
    在海洋監(jiān)測與無人艇控制領域，數據采集面臨數據噪聲誤差、融合協同等挑戰(zhàn)。本文康謀深度剖析基于多傳感器融合的海洋數據采集系統交付案例，詳細解析其方案架構、系統搭建等內容，展現如何提升數據采集質量，從而推動無人艇自主航行及算法訓練！
    基于多傳感器融合的海洋數據采集系統
  • DeepSeek來了，萬卡還是AI入場券嗎？
    人工智能的極限就是拼卡的極限。頂級AI公司為這場“暴力美學”競賽設定了單點集群萬卡的門檻。OpenAI的單點集群5萬張卡，谷歌2.6萬張卡，Meta2.45萬張卡。摩爾線程創(chuàng)始人兼CEO張建中曾在發(fā)布會上表示，“AI主戰(zhàn)場，萬卡是最低標配?！倍S著DeepSeek的橫空出世，一場關于AI規(guī)則重寫的大戲正在上演。
    DeepSeek來了，萬卡還是AI入場券嗎？
  • 算法界國家級專精特新“小巨人”領跑AI算法創(chuàng)新時代，賦能新型工業(yè)化
    當前AI產業(yè)正經歷底層邏輯重構，算力堆砌的“暴力增長”模式遭遇邊際效益遞減。以DeepSeek-R1為代表的算法創(chuàng)新證明，通過動態(tài)路由算法、多模態(tài)統一架構等技術突破，可在1/10訓練成本下實現性能躍升。這標志著競爭焦點從算力堆砌轉向算法效率的“精妙博弈”。
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    02/17 15:55
    算法界國家級專精特新“小巨人”領跑AI算法創(chuàng)新時代，賦能新型工業(yè)化
  • 從IMU到PID到優(yōu)化算法 -- 如何聯系過去的
    IMU，即慣性測量單元Inertial Measurement Unit，是一種關鍵的導航設備，它通過測量物體的加速度和角速度來提供關于物體位置、速度和方向的變化信息。這種技術基于牛頓運動定律，能夠在沒有外部參考的情況下，獨立地確定物體的運動狀態(tài)。
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    02/07 08:35
  • 用“黑科技”玩“黑神話”！awinicTikTap?算法助力“天命人”暢爽戰(zhàn)斗
    艾為電子針對于游戲手柄開發(fā)的awinicTikTap?艾為雷震子?4D游戲算法通過提取內容特征信息，對特征進行映射轉換為馬達振動參數，下發(fā)傳遞給AW86xxx系列產品，AW86xxx響應延時低于1ms，讓觸感一瞬而至。艾為電子的觸覺反饋方案深度賦能游戲手柄，玩《黑神話：悟空》時，挨打、重棍、閃身等動作會有不同的觸覺反饋體驗。
  • 康謀產品 | 深度自然匿名化：隱私保護與視覺完整性并存的未來！
    在科技快速發(fā)展的當下，個人隱私保護的需求日益凸顯。如何能在隱私保護的基礎上，保持視覺完整性，從而推動企業(yè)開發(fā)與創(chuàng)新？ 深度自然匿名化（DNAT）已被證明是傳統模糊化方法的更優(yōu)替代方案，其復雜的算法和深度學習能力為隱私與視覺完整性和諧共存的未來鋪平了道路！
    康謀產品 | 深度自然匿名化：隱私保護與視覺完整性并存的未來！

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