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端到端自動駕駛多模態(tài)軌跡生成方法GoalFlow解析
自動駕駛軌跡規(guī)劃往往采用直接回歸軌跡的方法,這種方式雖在測試中能取得不錯(cuò)的性能,可直接輸出當(dāng)前場景下最有可能的軌跡或控制,但它難以對自動駕駛場景中常見的...
在現(xiàn)代高速數(shù)字電路設(shè)計(jì)中,電源完整性和信號完整性是確保電路性能的關(guān)鍵因素。為了準(zhǔn)確評估這些參數(shù),設(shè)計(jì)師們引入了Power-Aware IBIS模型。本文...
應(yīng)如何對數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器進(jìn)行建模以進(jìn)行系統(tǒng)仿真?
對于誤碼率 (BER) 模擬,將發(fā)現(xiàn)的誤碼數(shù)除以總位數(shù)來計(jì)算 BER。對于統(tǒng)計(jì)上顯著的結(jié)果,應(yīng)該計(jì)算數(shù)百到一千個(gè)錯(cuò)誤。即使 BER 相當(dāng)高(10-4)...
基于MindSpeed MM玩轉(zhuǎn)Qwen2.5VL多模態(tài)理解模型
多模態(tài)理解模型是讓AI像人類一樣,通過整合多維度信息(如視覺、語言、聽覺等),理解數(shù)據(jù)背后的語義、情感、邏輯或場景,從而完成推理、決策等任務(wù)。
恩智浦eIQ Time Series Studio工具使用教程之仿真
大家好,又到了和Time Series Studio見面的日子,上一期我們講到了“training”模塊,那么在訓(xùn)練中得到的眾多模型里,哪一個(gè)模型更能適...
驗(yàn)證重載列車的新型分布式制動算法的硬件在環(huán)測試
幾十年前,當(dāng)電子控制氣動 (ECP) 鐵路制動系統(tǒng)被提出時(shí),它解決了傳統(tǒng)空氣制動系統(tǒng)的幾個(gè)缺點(diǎn)。傳統(tǒng)的制動系統(tǒng)依賴于列車制動管傳播的空氣壓力產(chǎn)生制動力,...
-在“鑒權(quán)管理”頁面,單擊“創(chuàng)建 API Key”,填寫描述信息后,單擊“確認(rèn)”會返回“您的密鑰”,請復(fù)制保存密鑰,單擊“關(guān)閉”后將無法再次查看密鑰。(...
在 MoE 模型的訓(xùn)練過程中,EP rank 之間的 A2A 通信在端到端時(shí)間中占據(jù)了相當(dāng)大比重,對訓(xùn)練效率影響很大,特別是對于 Fine-graine...
一種基于基礎(chǔ)模型對齊的自監(jiān)督三維空間理解方法
三維空間理解是推動自動駕駛、具身智能等領(lǐng)域中智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知、交互的核心任務(wù),其中3D語義占據(jù)預(yù)測 (Semantic Occupancy Pred...
“將訓(xùn)練后的AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,自動化生成安全且高效的C代碼,用于嵌入式系統(tǒng)” ,近日ETAS攜全新的智能化工具Embedded AI Coder亮相20...
基于玻色量子相干光量子計(jì)算機(jī)的混合量子經(jīng)典計(jì)算架構(gòu)
近日,北京玻色量子科技有限公司(以下簡稱“玻色量子”)與北京師范大學(xué)、中國移動研究院組成的聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)提出一種基于相干光量子計(jì)算機(jī)的混合量子-經(jīng)典計(jì)算架...
2025-03-10 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)模型玻色量子 276 0
在openEuler上基于vLLM Ascend部署Qwen3
近日,阿里巴巴正式發(fā)布新一代Qwen大語言模型系列(Qwen3與Qwen3-MoE),在模型規(guī)模與性能上實(shí)現(xiàn)多方面升級。openEuler社區(qū)團(tuán)隊(duì)與vL...
2025-05-07 標(biāo)簽:操作系統(tǒng)模型昇騰 274 0
通過啟發(fā)式參數(shù)提取校準(zhǔn)半導(dǎo)體光放大器的TLM模型
通過大量仿真優(yōu)化了半導(dǎo)體光放大器模型的系統(tǒng)行為,在光增益與偏置電流、不同光輸入功率(-25 至 0 dBm)以及不同 I 偏置(0 至 180 mA)下...
采用可更新且具區(qū)分度錨點(diǎn)的多模態(tài)運(yùn)動預(yù)測研究
在自動駕駛領(lǐng)域,運(yùn)動預(yù)測 (Motion Prediction) 是一個(gè)重要任務(wù),它有助于場景理解和安全決策。該任務(wù)利用歷史狀態(tài)和道路地圖來預(yù)測目標(biāo)智能...
如何基于Kahn處理網(wǎng)絡(luò)定義AI引擎圖形編程模型
本白皮書探討了如何基于 Kahn 處理網(wǎng)絡(luò)( KPN )定義 AI 引擎圖形編程模型。KPN 模型有助于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流并行化,進(jìn)而提高系統(tǒng)的整體性能。
構(gòu)建大規(guī)模Simulink模型的標(biāo)準(zhǔn)化最佳實(shí)踐
隨著系統(tǒng)規(guī)模和復(fù)雜性的增長,工程團(tuán)隊(duì)面臨著一系列在小規(guī)模上不存在的全新挑戰(zhàn)。
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