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ESSCIRC 2023 赛道洞察
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赛道技术部门的最新研究
公众不直接使用与轨道相关的技术；但是，许多乘客通过使用它们的铁路运营商间接使用它们。本文介绍了我们的部门在社会上或从试验安装到社会实施的过渡阶段以及目前正在开发的未来实施的过程中应用和介绍已经在商业用途和实施的某些技术中应用的轨道技术。
新加坡 - 日本快速赛道活动2024
agc，“我们世界的日常基础”。AGC Inc是世界领先的玻璃解决方案提供商，也是扁平，汽车和展示玻璃的供应商。作为材料提供商，我们提供化学，陶瓷，高科技材料和电子产品组件。它也是日本最大的CDMO参与者，重点是增长细胞和基因疗法和生物制剂。我们独特的材料和解决方案使人们每天的生活变得更好。
Inno越南 - 日本快速赛道2024
基于AI技术，以控制phenikaa-X的自动驾驶汽车和机器人。AI解决方案应能够从一系列用于自动驾驶汽车的相机图像中构建鸟类视图（BEV）网格图。生成的网格图应包括基本物体，例如车道，人行横道，交通信号灯，车辆等。
下一代赛道记忆中的大脑启发认知
超维计算 (HDC) 是一种新兴的计算框架，其灵感来自大脑，它对具有数千个维度的向量进行操作以模拟认知。与对数字进行操作的传统计算框架不同，HDC 与大脑一样，使用高维随机向量，并且能够进行一次性学习。HDC 基于一组定义明确的算术运算，具有很强的错误恢复能力。HDC 的核心操作以批量逐位方式操纵 HD 向量，提供了许多利用并行性的机会。不幸的是，在传统的冯·诺依曼架构中，HD 向量在处理器和内存之间的连续移动会使认知任务变得非常缓慢且耗能。硬件加速器只能略微改善相关指标。相比之下，即使是内存中 HDC 框架的部分实现也可以提供相当大的性能/能量增益，正如之前使用忆阻器的工作所证明的那样。本文介绍了一种基于赛道内存 (RTM) 的架构，用于在内存中执行和加速整个 HDC 框架。所提出的解决方案利用 RTM 中跨多个域的读取操作（称为横向读取 (TR)）来实现异或 (XOR) 和加法运算，从而只需极少的额外 CMOS 电路。为了最大限度地减少 CMOS 电路开销，提出了一种基于 RTM 纳米线的计数机制。以语言识别为示例工作负载，所提出的 RTM HDC 系统与最先进的内存实现相比，将能耗降低了 8.6 倍。与使用 FPGA 实现的专用硬件设计相比，基于 RTM 的 HDC 处理在整体运行时间和能耗方面分别实现了 7.8 倍和 5.3 倍的提升。
下一代赛道记忆中的大脑启发认知
超维计算 (HDC) 是一种新兴的计算框架，其灵感来自大脑，它对具有数千个维度的向量进行操作以模拟认知。与对数字进行操作的传统计算框架不同，HDC 与大脑一样，使用高维随机向量，并且能够进行一次性学习。HDC 基于一组定义明确的算术运算，具有很强的错误恢复能力。HDC 的核心操作以批量逐位方式操纵 HD 向量，提供了许多利用并行性的机会。不幸的是，在传统的冯·诺依曼架构中，HD 向量在处理器和内存之间的连续移动会使认知任务变得非常缓慢且耗能。硬件加速器只能略微改善相关指标。相比之下，即使是内存中 HDC 框架的部分实现也可以提供相当大的性能/能量增益，正如先前使用忆阻器的工作所证明的那样。本文介绍了一种基于赛道内存 (RTM) 的架构，用于在内存中执行和加速整个 HDC 框架。所提出的解决方案利用 RTM 中跨多个域的读取操作（称为横向读取 (TR)）来实现异或 (XOR) 和加法运算，从而只需要极少的额外 CMOS 电路。为了最大限度地减少 CMOS 电路开销，提出了一种基于 RTM 纳米线的计数机制。以语言识别为示例工作负载，与最先进的内存实现相比，所提出的 RTM HDC 系统将能耗降低了 8.6 倍。与使用 FPGA 实现的专用硬件设计相比，基于 RTM 的 HDC 处理在整体运行时间和能耗方面分别展示了 7.8 倍和 5.3 倍的改进。
第六届人工智能城市挑战赛
第六届人工智能城市挑战赛专门关注两个领域的问题，这两个领域在计算机视觉和人工智能的交叉点上具有巨大的未开发潜力：智能交通系统 (ITS) 和实体零售业务。2022 年人工智能城市挑战赛的四个挑战赛道收到了来自 27 个国家/地区的 254 支队伍的参与请求。赛道 1 涉及城市规模的多目标多摄像头 (MTMC) 车辆跟踪。赛道 2 解决基于自然语言的车辆轨迹检索。赛道 3 是一个全新的自然驾驶分析赛道，其中数据由安装在车辆内的多个摄像头捕获，重点关注驾驶员安全，任务是对驾驶员行为进行分类。赛道 4 是另一个新赛道，旨在仅使用单视角摄像头实现零售店自动结账。我们根据不同的方法发布了两个排行榜，包括比赛公开排行榜（不允许使用外部数据）和所有提交结果的综合排行榜。参赛队伍的顶尖表现建立了强大的基线，甚至超越了拟议挑战赛道中的最先进水平。