登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
什么是Agent？与普通Prompt调用的区别？
随着大语言模型（ LLM ）技术的快速发展，基于 LLM 的智能体（ Agent ）已成为人工智能领域的重要研究方向。与原始的 LLM 相比， LLM-based Agent 最显著的特征是其自我进化能力，这是解决需要长期复杂 Agent-环境交互的现实问题的基础。而支持 Agent-环境交互的关键组件正是 Agent 的记忆系统。本文从理论角度深入探讨了大模型 Agent 记忆系统的定义、概念和
gpu云服务器租用,闪电云算力,gpu算力租用,3090租用,4090租用,算力平台,免费算力平台,渲染服务器,深度学习服务器,人工智能,AI绘画,AI数字人,AI视频,大语言模型,全面覆盖大模型,AIGC,元宇宙,渲染测绘
区别于普通的动态障碍，行人的行为及其社交空间内包含丰富的社交信号。本文聚焦于社会规范化导航中的舒适性指标，基于行人社交空间模型建模移动机器人的动态避障策略，提供ROS C++仿真加深理解
解析自动驾驶软件开发面临的关键挑战，涵盖功能安全、网络安全、编码标准与法规要求。
中国联通推出"手机自动驾驶"功能，通过自研的元景屏幕操控智能体和多模态GUI模型，实现"一句话操控App"。该技术可自动理解屏幕内容并精准规划操作步骤，覆盖社交、出行、购物等场景，尤其方便老人和儿童使用。模型在基准测试中排名前三，响应速度提升50%以上，未来还将支持企业系统和工业控制等复杂场景，推动多模态AI应用落地。
本文系统介绍了图像预处理的三大核心技术：滤波（高斯、中值、双边）、边缘检测（Sobel、Canny、Laplacian）和形态学操作（膨胀、腐蚀、开闭运算）。通过原理讲解、公式展示、Python代码实现和可视化效果，详细解析了不同算法的特点及适用场景。特别针对OCR等实际应用场景，提供了完整的预处理流水线方案，包括高斯去噪、形态学增强、Sobel梯度提取等关键步骤。文章强调这些基础技术在传统CV和
有没有遇到过这样的场景？当你向大模型提问一些内部技术细节或特定领域的问题时，比如：* "Zebra中间件（公司自研）如何使用？"
智能汽车IVI系统正快速演进，中控触摸屏、氛围灯和后排娱乐屏成为三大技术亮点。中控屏采用AMOLED柔性屏和Micro-LED技术，支持多任务处理；氛围灯通过RGBWLED实现1600万色调节，与驾驶场景智能联动；后排娱乐屏向8K高清发展，集成手势控制等功能。未来趋势包括Micro-LED普及、AI情感识别和AR/VR交互，推动汽车向"移动智能空间"转型，但需解决功耗、散热和数
计算机大数据毕业设计YOLO+多模态大模型疲劳驾驶检测系统 自动驾驶 面部多信息特征融合的疲劳驾驶检测系统 驾驶员疲劳驾驶风险检测
Hint-AD提出了一种新型端到端自动驾驶语言系统，通过自然语言增强模型可解释性。该框架整合感知-预测-规划模块的中间查询token，经整体令牌混合器处理后输入语言解码器，实现与AD模型的整体对齐。实验表明，在驾驶解释、3D密集描述等任务中性能显著提升（CIDEr指标最高提升185%），同时发布了Nu-X标注数据集。尽管该方案在可解释性方面取得突破，但量产部署面临算力消耗增加的挑战。研究为平衡模型
大家好，我是南木。最近后台收到很多零基础读者的咨询：“想入门计算机视觉，但不知道选什么项目练手？”“商场找车位太麻烦，能不能自己做一个智慧停车系统？”“学了YOLO和OpenCV，却不知道怎么结合起来解决实际问题？其实——它场景贴近生活（商场、小区停车场都能用到），技术栈轻量化（YOLOv8做车位检测+OpenCV做定位+简化A*算法做导航），而且不用专业硬件（普通电脑+手机摄像头就能跑通）。更重
大家好，我是南木。最近后台收到很多零基础读者的留言：“想入门交通AI，但觉得要学复杂的深度学习和计算机视觉，门槛太高？”“路口闯红灯检测看起来很高级，普通人能自己做出来吗？”“学了YOLO和OpenCV的基础，却不知道怎么结合起来做实际项目？其实交通AI入门没那么难，——它的核心逻辑清晰（“识别车辆+判断红灯+检测越线”三步），技术栈成熟（YOLOv8做目标检测+OpenCV做图像处理），而且不用
大家好，我是南木。最近收到很多汽车工程师的私信：“做了5年底盘/车身开发，想转自动驾驶但怕AI门槛太高？”“知道感知是自动驾驶的核心，但不清楚摄像头目标检测怎么落地到实车？”“学了Python基础，却不知道怎么把汽车领域的‘障碍物识别’‘交通标志检测’做成可运行的算法？其实汽车工程师转自动驾驶感知，有——你们懂车辆动力学（知道障碍物的运动趋势对制动距离的影响）、熟悉传感器特性（清楚摄像头的视场角、
每年夏末，全球最受关注的芯片大会之一——Hot Chips 热芯片大会，都会在美国斯坦福大学召开。今年的Hot Chips 2025于8月24日至26日在硅谷Memorial Auditorium隆重举办。历时三天，会议包括2场专题教程、2场重要主题演讲、一个高端讨论Panel、以及约25场技术报告，涵盖了从处理器设计、网络、光互连，到AI芯片、系统架构等领域。
H-RDT获得CVPR 2025 RoboTwin 真机赛冠军
我找的都是提升NeRF新视角渲染能力，然后应用于自动驾驶领域的文章，上述标黄的文章是属于这个领域的。①Crowd-Sourced NeRF：2024年，符合要求，但是代码未开源，且数据集好像是自采集的（老师提供连接里的文章）。×②City-NeRF：符合要求，但是代码未开源，且文章太久远了，2021年的。×③SRNeRF：非常符合要求，但是由于是2025年最新的文章，代码还未开源。×④PC-NeR
你在生活中用过哪些 AI 工具？有没有觉得 AI 真正帮到过你？或者你对 AI 有什么担心？欢迎在评论区聊聊你的看法～
稀疏注意力（Sparse Attention）与混合专家架构（MoE）是提升大模型效率与性能的核心技术。
现有的RAG框架大多依赖于静态文档检索，无法满足企业应用中对动态知识整合的需求。
我现在没有明白这里边的道理，我现在本地已经克隆了官方的autoware，在我本地的文件/home/xiaoan/autoware/src中已经有了core、launcher、middleware、sensor_component、universe这些文件，并且我已经编译成功，你所谓的元仓库就是我克隆下来的这个autoware么。然后我之前推送的到github仓库的main和tinyPLC_vehi
Autonomous vehicle 杂谈_13一. 写在前面 之前分别介绍了三种制作激光点云的地图的方法，包括：基于Autoware 1.14 构建点云地图；LOAM系列之A - LOAM构建点云地图；LOAM系列之LeGO - LOAM构建点云地图。这三种方法博主认为比较好用。如果你所用的设备像博主一样，只包含LiDAR和camera的且回环路径比较短的话推荐你用Autoware自带的ndt_
是对自动驾驶之心多传感器标定课程内容的记录，也是对一些被老师简单略过问题的自主学习。第一章是概述，将内容以问题的形式记录，并结合课上内容以及自己的项目经验给出回答。
环境类传感器方向类传感器光线类传感器健康类传感器运动类传感器其他类传感器运动类传感器环境类传感器方向类传感器光线类传感器健康类传感器其他类传感器
1.背景介绍自动驾驶技术是近年来以崛起的人工智能领域之一，它旨在通过将计算机视觉、机器学习、传感技术等多种技术融合，使车辆能够自主地完成驾驶任务。自动驾驶技术的发展将有助于减少交通事故、提高交通效率、减少气候变化等方面。在这篇文章中，我们将讨论神经网络在自动驾驶车辆控制中的应用，包括背景、核心概念、算法原理、实例代码、未来趋势与挑战以及常见问题等方面。2.核心概念与联系2.1 自动驾驶...
基于柱体的自动驾驶目标检测
数字图像处理——车道线检测（c++实现） - 知乎
fastlivo相机激光imu同步器。orb_slam3相机imu同步器。
1、为什么要做这个研究（理论走向和目前缺陷） ?多传感器融合向来不是一个简单的事，融合方式设计的不好不但可能不会信息互补，还有可能各传感器的缺点都继承下来，效果更差。2、他们怎么做这个研究 （方法，尤其是与之前不同之处） ?做点云和图像的融合。点云利用的是BEV特征和图像特征借助3d点这个中间媒介进行关联，然后把关联上的图像像素点特征加到BEV特征上去，这是稀疏point-wise融合，在特征提取
本系列博客包括6个专栏，分别为：《自动驾驶技术概览》、《自动驾驶汽车平台技术基础》、《自动驾驶汽车定位技术》、《自动驾驶汽车环境感知》、《自动驾驶汽车决策与控制》、《自动驾驶系统设计及应用》，笔者不是自动驾驶领域的专家，只是一个在探索自动驾驶路上的小白，此系列丛书尚未阅读完，也是边阅读边总结边思考，欢迎各位小伙伴，各位大牛们在评论区给出建议，帮笔者这个小白挑出错误，谢谢！此专栏是关于《自动驾驶汽车
无人驾驶技术作为21世纪交通运输领域最具革命性的技术创新之一，正在深刻地改变着人类的出行方式和生活模式。进入2025年，随着人工智能、5G通信、高精度传感器等关键技术的快速发展与成熟，无人驾驶技术已从实验室的概念验证阶段逐步迈向大规模商业化应用的关键转折点。根据中国报告大厅最新发布的数据显示，2024年中国无人驾驶汽车市场规模达到575.3亿元，整体呈现逐年上升的趋势，反映出全球无人驾驶汽车行业市
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>#include <image_transport/image_transport.h>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <ros/ros.h>#include <sensor_msgs/image_encodings.h
论文笔记：《Sparse Fuse Dense: Towards High Quality 3D Detection with Depth Completion》
个人博客：wyxogo.top卷积就是特征提取器，通过卷积计算层提取空间信息，例如我们可以用卷积和提取一张图片的空间特征，再把提取到的空间特征送入全连接网络，实现离散数据的分类。但是一些与时间相关的，只可以根据上文预测书下文来预测。通过不同时刻的参数共享，实现了对时间序列的信息提取。yt=softmax(htwhy+by)y_t = softmax(h_t w_{hy} + b_y)yt=sof
参照这篇文章使用opencv部署yolact实例分割_nihate的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/nihate/article/details/114477955转成onnx格式后要注意将类别改成自己的，如下图最终结果是python调用可以，C++调用就一直报错...
激光雷达技术指标1.扫描最大、最小距离，扫描角度。2.角度分辨率（两个相邻数据点间角度，点数）3.发射频率（越高越好，定位越准确）4.数据能量强度（能量小，远距离数据无法返回）5.数据精度（点的跳动程度，最重要，一般2%，100m，跳动幅度2cm）其他lux：光照度，单位lx...
sudo apt install libopencv-dev参考：[1] https://github.com/pjreddie/darknet/issues/1489
Ubuntu20.04 安装OpenCV4.6.0_ubuntu20.04安装opencv_Tlntin的博客-CSDN博客
BEV感知相当于给自动驾驶开启了“上帝视角”，能够让车辆无遮挡的“看清”道路上的实况信息，在BEV视角下统一完成感知和预测任务。当下不少的研究机构和各大车企都在推动BEV方案的落地，基于来自传感器输入层、基本任务和产品场景的不同组合，可以给出相应的BEV算法，例如，BEVFormer属于纯摄像机路线的算法，从多个摄像机获取图像信息来执行多种任务，包括3D目标检测和BEV地图分割等
自动驾驶为什么要传感器标定传感器标定是自动驾驶感知&规划任务的基础。第一，各个传感器各自感知的结果需要统一到车体系融合表达，比如Mono3D感知的前方车辆和激光感知的前方车辆，都需要转换到车体系，才可以融合并输出给下游。第二，某些感知任务依赖传感器外参标定，比如视觉IPM变换，需要知道相机外参。第三，前融合任务，例如相机和激光前融合，也需要知道相机&激光的外参。所以传感器标定是一切
自动驾驶
——自动驾驶
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
松山湖开发者村综合服务平台
科技大视野开发者社区
长沙城市开发者社区
地平线开发者
讯飞AI开发者社区
