摘要 - 在汽车行业中,雷达技术正在越来越重要,因为它被用于对象检测,避免碰撞和巡航控制。鉴于雷达信号固有的大量数据,机器学习是制定对车辆情况意识至关重要的预测和决策的理想工具。该技术文档报告了一项初步研究,旨在通过使用机器学习技术的汽车雷达来估算目标,信号到达的方向。最初,进行了道路上的雷达方案的模拟,从而产生了64 GB的数据集,其中约为20万个样本。随后,该数据集被用于训练两种类型的深度学习算法:经典密集的神经网络和卷积神经网络。将结果与被称为音乐的经典信号方向进行比较。
摘要 - 由于缺乏可用的高分辨率雷达数据集,并且在获取现实世界中的数据方面缺乏可用的高分辨率雷达数据集和巨大的困难,因此摘要模拟已成为雷达算法开发和测试的重要工具。但是,由于现有的雷达仿真工具不容易易于访问,需要详细的网格输入并花费小时才能模拟,模拟雷达数据很具有挑战性。 为了解决这些问题,我们提出了Shenron,这是一个开源框架,它有效地仅使用LIDAR点云和相机图像来模拟高档MIMO雷达数据。 我们表明,使用Shenron,可以生成模拟数据,这些数据可用于与实际数据一样有效地评估算法。 此外,人们可以通过雷达的庞大参数空间进行快速迭代,以找到任何应用程序的最佳参数集,并在雷达感知和传感器融合方面具有很大的帮助研究。模拟雷达数据很具有挑战性。为了解决这些问题,我们提出了Shenron,这是一个开源框架,它有效地仅使用LIDAR点云和相机图像来模拟高档MIMO雷达数据。我们表明,使用Shenron,可以生成模拟数据,这些数据可用于与实际数据一样有效地评估算法。此外,人们可以通过雷达的庞大参数空间进行快速迭代,以找到任何应用程序的最佳参数集,并在雷达感知和传感器融合方面具有很大的帮助研究。
本课程旨在通过介绍广泛的机器学习算法,让学生熟悉人工智能 (AI) 的数学和概念背景。成功完成本课程的学生将能够解释雷达和卫星数据及其多学科应用。重点将放在使用人工智能解决这些应用,包括降水识别、分类、估计和预测。通过实践练习,本课程还将让学生沉浸在各种深度学习技术中,例如卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM) 和生成对抗网络 (GAN)。
自 2022 年 11 月推出 ChatGPT 以来的一年时间里,基于大型语言模型 (LLM) 的生成式人工智能 (GenAI) 的市场和需求已大幅增长。在本报告中,Omdia 研究了这项技术对人工智能辅助软件开发的影响。该领域的历史可以追溯到过去十年机器学习 (ML) 的兴起,当时初创市场中出现了代码辅助工具、一些开源工具和一些来自学术界的衍生产品。随着 GenAI 和 LLM 的推出,其中一些初创公司能够采用这项技术,而新的参与者则出现在市场上以抓住机会。人工智能正被用于软件工程中的代码生成、代码助手(结对程序员)、测试和调试、安全检查、质量检查等。
Arbe(NASDAQ:ARBE)是全球感知雷达解决方案的领导者,正在率先进行一场雷达革命,从而使当今真正安全的驾驶员辅助系统在铺平道路上铺平道路。Arbe的雷达技术比市场上的任何其他雷达高100倍,并且是L2+和更高自主权的关键传感器。该公司正在授权汽车制造商,Tier-1供应商,自动企业,商业和工业车辆以及各种安全应用程序,并具有高级感应和改变范式的感知。Arbe总部位于特拉维夫,以色列以及中国,德国和美国的办事处。
Radar 将固有风险评分工具与 Sedex 平台内从供应商站点收集的数据相结合,提供国家风险指标和行业部门洞察。这使用户能够有效地应对供应链风险。Radar 使用来自联合国开发计划署、国际工会联合会 (ITUC) 和国际劳工组织 (ILO) 等知名来源的数据,为 14 个关键风险主题(例如工作时间、强迫劳动、环境影响、结社自由和工资)分配风险评分。
ICT的社会影响正在逐渐消除距离的概念和局限性。五十年前,人们谈到了全球村庄,因为任何人都可以从任何地方听到新闻。今天,我们拥有互联的全球村庄,我们可以在那里与地球上的大多数人进行沟通,并拥有蜂窝(例如4G/5G)视频通话功能,可容纳超过四分之一的世界人口。物联网和增强现实性互动将很快给出“远程工作”的概念。此类技术还扩大了黑客盗窃或破坏的可能影响。在线科学,作者身份,软件创建,(自我)教育和自由经济的在线协作正在重新组织我们的工作和生活条件。最近,我们已经看到了与社会疏远和禁闭情况下的共同居住在19日大流行条件下的ICT服务的价值。
• Increased resolution – 3m cell size delivers unsurpassed weather penetration • Improved Frequency Diversity and Time Diversity for enhanced small target detection • High immunity against interference • Transmission power adjustable in sectors – to match desired range and avoid unnecessary radiation of selected areas • Radar video distribution on LAN • Extremely high reliability – MTBFC ≥ 50,000 hours and very low maintenance costs • Optional Doppler processing (MTI) for短距离,低级空气监视以支持搜索和救援行动
充当Terma T.reeact CIP系统中的主要传感器,扫描器1002雷达在确保所有检测到的违反已建立安全框架部分的对象都会自动分析,优先级和根据严重性表示。这使操作员可以专注于重要的事情,而系统则分散了分心的动作。
由于生成式人工智能在创意任务中的表现不稳定,尤其是在面向公众的书面内容方面,企业领导者可能会持谨慎态度。它可能足以通过研究生考试 7 。但在其他场合,它可能会创造虚构的法庭案件 8 和法律摘要的先例。这种不可预测性带来了足够的风险,让高管和公关人员感到畏缩。此外,核实人工智能输出的事实可能很困难,而且很耗时。对于创意应用,生成式人工智能往往以牺牲质量为代价来追求速度。