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专家工程师可以正确判断各种 AT 模型的换挡质量。如果 CSQ-SDL 创建的分类器可以像工程师一样正确判断其他未用于学习的 AT 模型的换挡质量，那么从实际角度来看，这将是很有趣的。为了回答这个问题，在第二项研究中，我们研究了 CSQ-SDL 为给定的 AT 模型 A 创建的分类器相对于其他模型的多功能性。其他模型是具有类似硬件的 AT 模型 B 和没有类似硬件的 AT 模型 C。事实证明，在 B 的情况下没有发现明显的恶化，而在 C 的情况下发现了明显的恶化。在第三项研究中，我们进行了另一项实验，使用自动编码器测量 AT 模型 A、B 和 C 的相似性，并表明如果有足够的数据，它会识别出 B 和 A 相似，而 C 和 A 不相似。
人工智能在车辆自动变速箱适配中的应用
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