Week 3 Lesson 1, 这节课程的材料是SDN的开山之作，Nick Mckeown教授的 OpenFlow: Enabling innovation in campus network. 文章发表于2008年，这一年也是SDN元年。能从当时一片火热的MPLS技术浪潮中提出转发和控制分离、根据自定义任意报文字段查表并执行对应Action的想法大胆颠覆了
第二周可能内容是Nick教授的Why (and How) Networks Should Run Themselves 这个Nick教授和提出SDN概念的Nick不是同一个人，提出SDN的Nick现在应该在Intel当高管，这个Nick还在大学当教授。 文章是2018年发表的，用文章里面自己的话说就是文章提出了一个雄心勃勃的目标：网络就该是自动驾
摘要:站在产业的角度，随着自动驾驶技术的成熟与商业化落地，汽车产业链原有的价值分配格局将被颠覆，汽车将不再是从属于人的驾驶工具，而是成为自主导航的运输类机器人。展望未来，自动驾驶将深刻改变汽车产业，汽车很可能会分为两类，一类是有人驾驶的汽车，一类是移动服务汽车。传统的汽车
在2018年的Sigcomm会议上，Google的工程师以自动驾驶汽车为例提出了一个观点，与其寄希望于超级AI算法的开发，不如先解决网络内生的安全性问题。以自动驾驶汽车为例，只有汽车安全性提高了，自动驾驶才更容易被接受。 那么Google的工程师认为网络有哪些内生的安全性问题，论文给出了几个例子：
趋势一：汽车制造商反思硬件采购策略 汽车制造商正在重新评估他们长期以来所坚持的准时制(JIT)库存策略。该策略使得主机厂和一级供应商在出现各种芯片供应短缺时没有可用的应急库存。因此，汽车制造商正在反思他们与芯片制造商的合作方式并考虑自主设计芯片。 Gartner预测，到2025
高精度地图是自动驾驶汽车所必须的关键安全基础设施，全球定位系统的发展为车辆自动驾驶提供了安全可靠的定位方案，车企通过大量的车辆行驶中也收集了海量的数据。 对于自动驾驶网络而言，却并没有类似“网络高精度地图”的基础信息可以利用。 网管系统显示的业务和设备实际承载的业务
谈到自动驾驶网络很容易让人联想到自动驾驶汽车，恰好读到Google的工程师用自动驾驶汽车和自动驾驶网络做的一个类比，感觉很有道理的样子，记录并分享一下： 开发一辆自动驾驶汽车所需要的： 1）一辆比较现代的车 2）各式各样的传感器、性能强大的计算机、AI软件。 3）大量的训练和测试。 类似地，
基于车辆模型的横向控制方法 https://guyuehome.com/15465 Frenet坐标系下横纵向轨迹决策规划（SL投影及ST投影）及Apollo决策算法解析 https://blog.csdn.net/qq_23981335/article/details/121507369 自动驾驶中的决策规划算法概述 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5ODMzNjg
自动驾驶一些问题点 汽车以太网如何影响ECU和传感器设计 概述 汽车以太网不是一项新技术。但在几年前，却很新，以至于没有人知道，是否可以集成到汽车中。虽然，搭载车载以太网技术的汽车已经量产，但是，关于车辆 ECU 和传感器如何受该技术影响的问题仍然存在。汽车以太网如何影响 E
为什么？ 在自动驾驶行业内，做到以数据驱动的方式评估自动驾驶的好坏，量化推进研发进度和方向，促进商业落地和高等级自动驾驶技术结合。 怎么做？ 建立人工+自动打标体系，通过数据治理得到可靠数据。 搭建以指标体系为核心的数据中台，实现以Data-driven方式牵引研发方向达成预期目
智能驾驶核心技术 国际上公认未来汽车的三大前沿科学技术发展方向包括：机器人技术Robotics，人工智能AI，云技术Cloud。 ↑五大技术看点（来源：CEA） 1. 机器人技术Robotics 汽车感知传感器技术 汽车感知传感器技术细分包括超声波测距
文章目录 结果过程 结果 疲劳的话，最后输出drowsiness_detection，发出声音提醒 >> drowsiness_detection ans = 'starting code' ans = 'Reading webcam video' ans = '>> drowsiness_detection ans = 'starting code'
芯片面积与算力 芯片面积的估算 IO neck 和 core neck 一般称作 IO limited 和 core limited， IO limited ：这个芯片的面积是因为IO个数限制（太多），而不得不做得那么大。core部分其实用不了那么大。这时面积计算就简化为每边IO个数的计算了。 Core limited：芯片面积是有core部分的决定
欢迎使用Python编程教程学习Carla自动驾驶/自动驾驶汽车的第三部分。在本教程中，我们将利用我们关于Carla API的知识，并尝试将这个问题转化为一个强化学习问题。 在OpenAI率先开发了强化学习环境和解决方案的开源之后，我们终于有了一种接近强化学习环境的标准化方法。 这里的想
春运已经开始了，春节返乡的脚步也近了。疫情防控期间，很多人选择自驾带着一家子返乡，出行的压力还是很大，今天名悦集团将为大家梳理2022年春节自驾返乡开车注意事项，有需要的自取哦。 关于春节高速免费，2022年春节放假时间为1月31日至2月6日，共7天，节日期间高速公路实施7座以下（含7座）客车
本文由李玉峰，陆肖元，曹晨红，李江涛，朱泓艺，孟楠联合创作 1 引言 目前，全世界每年约有135万人死于交通事故这些事故的常见原因中94%涉及人为错误，其中，在驾驶时分心是其中的一个重要原因。自动驾驶技术对路况的高度了解和独立于人的判断力，可以为减少交通事故、挽救人类生命做出贡献。
摘要：什么是辅助驾驶？简而言之，就是借助汽车对周围环境的自动感知和分析，让驾驶员预先察觉可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。 导读：基于昇腾AI异构计算架构CANN的辅助驾驶AI应用实战开发案例，不仅可以实时检测路面车辆，还能计算出车距，辅助驾驶员进行决策。此项目源码
在如今科技高速发展的时代，人工智能正快速跻身于人们的生产生活中，不断为经济社会的发展注入新动力，而自动驾驶(AV)作为近几年的黑科技，已然成为人工智能领域里最重要的方向之一。 自动驾驶系统根据其智能程度可分为多个等级。目前，业界主要采用美国国家公路交通安全管理局和美国高
“跨界”汽车，已经成为工业领域巨头的下一个目标。近年来，包括美的、格力、海尔、海信、TCL、创维等家电企业相继进入汽车零部件及造车领域，成为继手机行业之后又一路“搅局者”。 12月30日，美的集团旗下机电事业群正式更名为“美的工业技术”，并从传统的家电核心部件向工业自动化、
https://new.qq.com/omn/20210916/20210916A06A6S00.html 一、自动驾驶历史及定义 早期（1925~2016），自动驾驶雏形建立 自动驾驶的研究历史悠久，是人类的终极梦想之一。早在1925年，就诞生了人类历史上第一辆“无人驾驶汽车”,由一位来 自美国陆军的电子工程师Francis P. Houdina，通过无线
我们理解世界是以人类的感知为基础的，我们建立的交通系统自然也是以人的感觉为基础的，人开车最主要依赖的感知途径是眼睛，所以想要在人类建立的交通系统中开车，“看见”就成为了重中之重。而自动驾驶感知系统中来模拟人的眼睛的硬件，自然就是摄像头。 之前我们聊过激光雷达和
⽆监督预训练技术 （1）超⼤数据规模和模型 size 的语⾳⽆监督预训练技术值得关注，语⾳⽆监督预训练的 BERT 已经出现 (Wav2vec2.0/Hubert)， 语⾳⽆监督预训练的 GPT-3 很可能在 2022 年到来。 （2）多模态语⾳⽆监督预训练技术也⾮常吸引⼈，该技术可能会极⼤地提升预训练模型的表征能⼒，
知领·报告 | 车路协同技术发展态势分析报告 0 摘 要 车路协同是当前智能交通领域的研究热点和发展趋势，是新一轮科学技术及产业发展的重要竞争领域，对提升交通安全、缓解交通拥堵、促进节能减排、拉动上下游产业有重要意义[1]。车路协同的构成涵盖“产、学、研、用”，涉及“人
摘要：什么是辅助驾驶？简而言之，就是借助汽车对周围环境的自动感知和分析，让驾驶员预先察觉可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。 导读：基于昇腾AI异构计算架构CANN的辅助驾驶AI应用实战开发案例，不仅可以实时检测路面车辆，还能计算出车距，辅助驾驶员进行决策。此项目源码全部
文章目录 0 前言1 总结2 基于多视频窗口的疲劳驾驶监测系3 基于近红外图像的疲劳驾驶检测4 基于面部特征的全天候疲劳驾驶检测及预警5 其他方法 0 前言 最近在帮同一位同学研究基于机器学习方法的驾驶疲劳算法，这里做一些记录 毕设帮助，开题指导，技术解答
