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解決方案

用于檢測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,。同時汽車電子化被認(rèn)為是汽車技術(shù)發(fā)展進程中的一次革命,，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),，車輛和人是否會發(fā)生危險，并及時采取對應(yīng)措施,。本文主要圍繞柴油顆粒濾清系統(tǒng)這個方面應(yīng)用來對差壓傳感器做簡單的介紹

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,、文本識別等實際問題中發(fā)揮重要的作用,。但是，考慮到計算資源和時間,，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的評估新方法[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

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

發(fā)表于：4/21/2019 4:08:12 PM

機器學(xué)習(xí)如何解決「看病難」,？Jeff Dean等詳述機器學(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器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用藍圖,。

發(fā)表于：4/21/2019 4:02:56 PM

CVPR 2019 | 百度無人車實現(xiàn)全球首個基于深度學(xué)習(xí)的激光點云自定位技術(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現(xiàn)了全球首個基于深度學(xué)習(xí)的激光點云自定位技術(shù),，不同于傳統(tǒng)的人工設(shè)計的復(fù)雜算法，該系統(tǒng)首度基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了高精度厘米級的自定位效果,，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數(shù)據(jù)集Objects365,，舉辦CVPR DIW2019挑戰(zhàn)賽[模擬設(shè)計][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）在北京會議中心召開了「智源學(xué)者計劃暨聯(lián)合實驗室發(fā)布會」。

發(fā)表于：4/21/2019 3:38:35 PM

維基百科你已經(jīng)是個大百科了,，該自己學(xué)會用ML識別原文出處了[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

維基百科可能是我們認(rèn)為比較客觀真實的材料了,，但它包羅萬象卻又會引起一些小問題,，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：在點云上高效實現(xiàn)卷積操作[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

3D 點云是一種不規(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)難以處理點云數(shù)據(jù),。來自俄勒岡州立大學(xué)機器人技術(shù)與智能系統(tǒng)（CoRIS）研究所的研究者提出了 PointConv，可以高效的對非均勻采樣的 3D 點云數(shù)據(jù)進行卷積操作,，該方法在多個數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了優(yōu)秀的性能,。

發(fā)表于：4/21/2019 3:19:24 PM

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

針對北美研究機構(gòu)的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，40% 的研究密集型大學(xué)在其考評文件中提到了有爭議的指標(biāo)——影響因子,。

發(fā)表于：4/16/2019 4:17:54 PM