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解決方案

用于檢測(cè)汽車電子柴油顆粒濾清系統(tǒng)的差壓傳感器[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子]

汽車電子是車體汽車電子控制裝置和車載汽車電子控制裝置的總稱。同時(shí)汽車電子化被認(rèn)為是汽車技術(shù)發(fā)展進(jìn)程中的一次革命，汽車電子化的程度被看作是衡量現(xiàn)代汽車水平的重要標(biāo)志，是用來開發(fā)新車型，改進(jìn)汽車性能最重要的技術(shù)措施。未來汽車電子技術(shù)的應(yīng)用將使汽車更加智能化。智能汽車裝備有多種傳感器，能夠充分感知駕車者和乘客的狀況，交通設(shè)施和周邊環(huán)境的信息，判斷乘員是否處于最佳狀態(tài)，車輛和人是否會(huì)發(fā)生危險(xiǎn)，并及時(shí)采取對(duì)應(yīng)措施。本文主要圍繞柴油顆粒濾清系統(tǒng)這個(gè)方面應(yīng)用來對(duì)差壓傳感器做簡(jiǎn)單的介紹

發(fā)表于：4/21/2019 10:00:31 PM

網(wǎng)絡(luò)規(guī)模更小、速度更快，這是谷歌提出的MorphNet[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

一直以來，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類、文本識(shí)別等實(shí)際問題中發(fā)揮重要的作用。但是，考慮到計(jì)算資源和時(shí)間，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)往往成本很高。

發(fā)表于：4/21/2019 4:38:45 PM

速度提高100萬倍，哈佛醫(yī)學(xué)院大神提出可預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的新型深度模型[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)是生命科學(xué)領(lǐng)域的一大難題。近日，來自哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院的研究人員提出了一種基于氨基酸序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的新方法，準(zhǔn)確率可媲美當(dāng)前最佳方案，但預(yù)測(cè)速度提升了100萬倍。

發(fā)表于：4/21/2019 4:17:07 PM

NAACL 2019 | 怎樣生成語言才能更自然，斯坦福提出超越Perplexity的評(píng)估新方法[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

語言生成不夠「生動(dòng)」？Percy Liang 等來自斯坦福大學(xué)的研究者提出了自然語言評(píng)估新標(biāo)準(zhǔn)。

發(fā)表于：4/21/2019 4:08:12 PM

機(jī)器學(xué)習(xí)如何解決「看病難」？Jeff Dean等詳述機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

在這篇文章中，Jeff Dean 等人工智能大牛描繪了一幅機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用藍(lán)圖。

發(fā)表于：4/21/2019 4:02:56 PM

CVPR 2019 | 百度無人車實(shí)現(xiàn)全球首個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的激光點(diǎn)云自定位技術(shù)[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

數(shù)名來自百度智能駕駛事業(yè)群組（Baidu IDG）的研究員和工程師們實(shí)現(xiàn)了全球首個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的激光點(diǎn)云自定位技術(shù)，不同于傳統(tǒng)的人工設(shè)計(jì)的復(fù)雜算法，該系統(tǒng)首度基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了高精度厘米級(jí)的自定位效果，取得了重要的技術(shù)突破。

發(fā)表于：4/21/2019 3:45:11 PM

曠視聯(lián)合智源發(fā)布全球最大物體檢測(cè)數(shù)據(jù)集Objects365，舉辦CVPR DIW2019挑戰(zhàn)賽[模擬設(shè)計(jì)][其他]

4 月 16 日，北京智源人工智能研究院（Beijing Academy of Artificial Intelligence，BAAI，2018 年 11 月 14 日成立）在北京會(huì)議中心召開了「智源學(xué)者計(jì)劃暨聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室發(fā)布會(huì)」。

發(fā)表于：4/21/2019 3:38:35 PM

維基百科你已經(jīng)是個(gè)大百科了，該自己學(xué)會(huì)用ML識(shí)別原文出處了[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

維基百科可能是我們認(rèn)為比較客觀真實(shí)的材料了，但它包羅萬象卻又會(huì)引起一些小問題，例如很多句子或說法提供不了引用出處。

發(fā)表于：4/21/2019 3:31:53 PM

CVPR 2019 | PointConv：在點(diǎn)云上高效實(shí)現(xiàn)卷積操作[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

3D 點(diǎn)云是一種不規(guī)則且無序的數(shù)據(jù)類型，傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)。來自俄勒岡州立大學(xué)機(jī)器人技術(shù)與智能系統(tǒng)（CoRIS）研究所的研究者提出了 PointConv，可以高效的對(duì)非均勻采樣的 3D 點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，該方法在多個(gè)數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了優(yōu)秀的性能。

發(fā)表于：4/21/2019 3:19:24 PM

學(xué)術(shù)評(píng)估看重期刊影響因子？這依然是高校弊病[其他][其他]

針對(duì)北美研究機(jī)構(gòu)的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，40% 的研究密集型大學(xué)在其考評(píng)文件中提到了有爭(zhēng)議的指標(biāo)——影響因子。

發(fā)表于：4/16/2019 4:17:54 PM