自动驾驶

​日前，高德地图联合阿里云天池平台举办的AMAP-TECH算法大赛落幕。本次大赛以“基于车载视频图像的动态路况分析”为赛题，来自15个国家和地区的880支战队经过数轮激烈角逐后，1996年出生的北京邮电大学博士三年级学生朱奕达带领的战队夺得冠军。 （高德地图技术委员会主席李小龙给冠军队伍颁奖，从左到右的三位同学分别是北京邮电大学研究生一年级学生谢志庆、广州大学方滨兴班研究生二年级学生黄文锋、北京邮电大学博士三年级学生朱奕达） 本次竞赛的赛题来源于高德真实的业务场景。路况信息不仅影响用户选择出行的路线、出行的方式，预估到达的时间，对于交通管理部门和城市规划部门也有重要的价值。 此次高德地图号召全球的开发者利用人工智能技术探索动态路况难题，收到了国内外顶尖学府、科研机构以及一线知名技术企业等产学研各界技术爱好者的积极响应。历经4个月的初赛、复赛，五强战队从来自于15个国家和地区，309所高校和256家+公司的参赛者组成的880支战队中脱颖而出进入到现场决赛答辩。 决赛评审上，北京大学教授、机器感知与智能教育部重点实验室主任查红彬，中科院自动化所研究员、模式识别国家重点实验室主任王亮，高德地图技术委员会主席李小龙，高德地图首席科学家任小枫，阿里巴巴达摩院自动驾驶实验室负责人王刚组成的专家评审团从创新性、实用性和扩展性以及现场表现三个维度对各队方案进行现场的综合评审。 评委们认为

本文作者：Apollo开发者社区 高级辅助驾驶系统（ADAS） 是指利用传感器收集车辆周围数据， 进行物体的辨识、侦测与追踪等， 能够让驾驶者在最快时间察觉潜在危险， 提高安全性的主动安全技术。目前的车辆都带有驾驶辅助系统，广泛应用的倒车雷达，比较高端的远程召唤，都属于辅助驾驶。 随着全国汽车保有量的持续攀升，道路交通事故率居高不下，对于驾驶员差异化习惯所导致的交通事故而言，高级驾驶辅助系统（ADAS）则显得尤为重要。 按技术进行分类，ADAS可分为 辅助预警类 和 控制辅助类 两大部分。 辅助预警类 的包括有：车道偏离警示系统（LDW）、前向碰撞预警系统（FCW）、盲区监测系统（BSD）、交通标志识别（TSR）、驾驶员疲劳预警（DDW）、变道辅助系统（LCA）、夜视系统（NV）、泊车辅助系统（PA）、360°全景影像系统。 控制辅助类 的包括有：自适应巡航系统（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道保持系统（LKA）、智能车速控制（ISA）、自动泊车系统（APS）、交通拥堵辅助系统、增强型人行检测系统、预碰撞系统（PCS）、交叉路口自动刹车系统。 本文由 百度Apollo智能汽车事业部 自动驾驶工程师——陈光 撰写，对 汽车高级驾驶辅助系统ADAS盘点 进行了详细讲解，希望这篇文章给感兴趣的开发者带来更多帮助。 以下，ENJOY 前言 随着越来越多新势力造车势力的崛起

2018 数学建模 美国赛 D 建模思路 和文章大纲 题目 2018 ICM Problem D: Out of Gas and Driving on E (for electric, not empty) For both environmental and economic reasons, there is global interest in reducing the use of fossil fuels, including gasoline for cars. Whether motivated by the environment or by the economics, consumers are starting to migrate to electric vehicles. Several countries are seeing early signs of the potential for rapid growth in the adoption of electric vehicles. In the US and other countries, the release of the more affordable all-electric Tesla Model 3 has resulted in record numbers of pre

百度云智能运维负责人 曲显平 本文是根据百度云智能运维负责人曲显平10月20日在msup携手魅族、Flyme、百度云主办的第十三期魅族技术开放日《百度云智能运维实践》演讲中的分享内容整理而成。 内容简介：本文主要从百度运维技术的发展历程、如何做智能运维、故障管理场景、服务咨询场景和面对的挑战等几个方面介绍了百度云智能运维实践。 百度运维技术的三个阶段 第一阶段：基础运维平台 2008年~2012年 2008年，在百度运维部建立之前，还没有一个标准而统一的运维平台。例如，搜索、广告、贴吧都有各自的运维平台。 存在的问题： 技术和平台能力无法复用，业务之间需要交互时比较复杂。 解决方法： ①为帮助业务解决问题，我们把各个分散在不同业务的运维平台整合起来做成一套标准化运维平台； ②有了统一运维平台后，运维部门内的角色就分为了两个，即标准的运维工程师和运维平台研发工程师。 第二阶段：开放的运维平台 2012年~2014年 第一阶段仍然存在的问题： ①个性化需求很多，统一平台很难全部解决 ②PaaS出现之后，运维平台和PaaS的关系 解决方法： ①开放运维平台，即全部API化。 ②通过提供标准化的监控数据的采集、计算、报警能力，最基础的程序分发、数据分发、任务调度能力，解决自身平台的需求。 ③利用PaaS方法，把一些研发的技术平台和运维技术平台整合在一起，解决重复造轮子的问题。 第三阶段

SICK传感器智能与机器人技术和自动化新闻合作，为您带来了一个新的及时的网络研讨会，该研讨会很多人可能没有意识到，但被人们忽略了 ， 更多信息尽在振工链 。 目前市场上正在出售大量的移动机器人-主要用于仓库操作。 随着电子商务的蓬勃发展，自主移动机器人领域经历了惊人的增长。 但是，许多人可能没有意识到，目前没有专门针对自主移动机器人的安全标准。 适用于自动驾驶机器人的标准主要涉及其他技术，例如自动驾驶卡车或某些类似技术。 为了纠正这种情况，行业协会和机器人专家正在共同开发一套专门针对自动移动机器人的全新安全标准。 其中一位专家是SICK安全标准和能力经理Chris Soranno。 在这次网络研讨会中，Soranno将提供有关该主题的当前讨论以及可能的结果的概述和深刻见解。 这将使自主移动机器人的制造商和运营商以及系统设计人员和工程师能够为新的法规环境做准备，并通过获得清晰准确的信息来获得竞争优势 ， 更多信息尽在振工链 。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4663708/blog/4645456

Multi-source Domain Adaptation for Semantic Segmentation [ NeurIPS 2019 ] [ 2020 : MADAN: Multi-source Adversarial Domain Aggregation Network for Domain Adaptation] [ github ] 目录 Multi-source Domain Adaptation for Semantic Segmentation Abstract Problem Setup MADAN Overview Dynamic Adversarial Image Generation Adversarial Domain Aggregation Feature-aligned Semantic Segmentation MADAN Learning Abstract Simulation-to-real domain adaptation for semantic segmentation has been actively studied for various applications such as autonomous driving. Existing methods mainly focus on a single-source

近日，国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心发布《2020人工智能中国专利技术分析报告》，展示我国人工智能领域创新发展新态势。其中，在人工智能专利申请量和授权量方面，百度分别以9364件专利申请和2682件专利授权处于第一位，这也是百度连续三年在该人工智能领域专利分析报告中总申请量授权量蝉联第一，展现出中国AI“头雁”的实力。 报告中的人工智能专利申请排名显示，我国权利主体在人工智能领域技术创新活跃，前十名中，我国的企业、高校及科研院所占了8个名额。其中，百度人工智能领域专利申请成绩斐然，申请数量超过微软和三星两家国外权利主体数量之和。此外，百度在深度学习技术、自然语言处理、智能语音、自动驾驶、知识图谱、智能推荐、交通大数据多个领域位居专利申请量和授权量首位。 在深度学习领域，百度专利申请量和授权量均为第一名，体现出其在深度学习技术领域具有较强的技术优势。且百度深度学习专利申请量在近三年稳步增长，处于匀速上升的态势。随着百度深度学习技术的快速发展，专利的转化应用也迈入了快车道，百度飞桨深度学习平台是我国首个自主研发、开源开放、功能完备的产业级深度学习平台。 在自然语言处理领域，百度专利申请量以1383件稳居第一，与第三名微软公司申请数量647件相比，具有较大的领先优势。疫情期间百度自然语言处理技术作用巨大，百度灵医智惠基于自然语言处理技术推出的“智能咨询助手

知名的做空机构香橼认为中国互联网造车新势力领头羊蔚来的股价合理价格是25美元，也就是要从现在价位跌去44%，导致海外做空机构将中国造车新势力当成目标，柏铭科技认为中国这些企业的股价泡沫似乎太严重了。 中国三大互联网造车新势力这几年一直都在努力求生存，然而由于全球新能源汽车领头羊特斯拉的股价持续暴涨，中国这三家企业的股价也跟随暴涨，甚至涨幅还远超特斯拉。 据它们的股价表现，今年以来蔚来的股价上涨了近十倍，而特斯拉的股价才上涨近四倍，中国这些企业的股价上涨幅度比特斯拉大太多，然而它们自身的竞争力却与特斯拉相差太远。 特斯拉创立后不久就购买了一条丰田放弃的生产线，而丰田是全球第一大汽车企业，以此为基础，它在汽车制造方面逐渐积累实力，在汽车行业奋斗了十多年时间才开始进入销量暴涨阶段，时至今日业界都认为它在动力电池整合、电机、电控等新能源汽车的核心部件方面拥有自己的独特优势。 特斯拉的另一大核心技术优势就是它的自动驾驶技术autopilot，autopilot是全球第一个投入实际使用的自动驾驶技术，累计行驶里程超过10亿公里，厚实的技术积累让它在自动驾驶技术方面已居于全球第一，这已成为消费者选购特斯拉汽车的重要需求。 相比之下，中国三大造车新势力成立时段太短，缺乏强大的汽车技术积累，汽车与人们的生命安全相关，一款汽车从设计到上市往往要经历数年的测试，确保生命安全，在汽车技术方面难与特斯拉相比

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 编辑：3D视觉工坊 https://www.zhihu.com/question/64055675/answer/1243801178 本文仅作为学术分享，如果有侵权，会删文处理 三十岁，研究生毕业的你，现在收入多少？ 作者：湘人 https://www.zhihu.com/question/64055675/answer/273682893 罗胖说，人总要给自己确定几件可以坚持10年甚至更长时间的事情，我想先从此帖的更新开始吧，不出意外的话，每年都会更新一次，即作为一年个人、家庭情况的汇报，也把它当作自己成长的记录，想必N年以后回头看，会有不一样的感受。 这是更新的第三年了，2020年家庭收入为77W，媳妇儿40W、我37W。她的工作与近几年国家重点扶持的两机专项相关，而且始终做着与研究生所学专业强相关的事情，加班少，挣的还比我多。每当媳妇儿鄙视我加班多、操心多、性价比差的时候，我只能大谈“情怀”与之斗争^_^。房子还是那一套，闺女马上要上幼儿园，即将开启“吞金碎钞”的新时代。面对房山地区近今年高考平均水平，我俩甚是担心，对主城区学区房的憧憬愈加强烈。评估家庭现有财务状况发现，如果我们要买城区一550W左右的学区房（30多坪，老破小区），需要抵押现有房产+掏空家庭存款+各种借款

点击上方“蓝字”带你去看小星星^_^ > Selenium Webdriver 3.X源码分析系列第11篇，该系列原则上会将整个源码分享一遍 在selenium webdriver Python端，最核心的代码就是在remote包目录下了，因为该目录下定义和实现了我们利用selenium webdriver 进行自动化测试的几乎所有的核心API能力。 下面我们先看一下remote目录结构，如下图所示： 其源码路径为 selenium/webdriver/remote，remote下个py文件功能大致说明如下： - __init__.py 空文件，用于标识remote是标准的python package - command.py 定义了标准的webdriver命令常量 - errorhandler.py 定义了webdriver wire 协议中的错误编码 - file_detector.py 定义和实现了文件监控能力 - getAttribute.js 定义和实现了获取属性能力 - isDisplayed.js 定义和实现了判断元素是否可显示等能力 - mobile.py 定义和实现了移动端能力 - remote_connection.py 定义和实现了与webdriver远程服务连接的能力 - switch_to.py 定义和实现frame、windows切换能力 - utils