传感器数据融合面临的主要挑战包括数据异构性、时间同步、空间校准以及噪声处理。多传感器数据融合是自动驾驶系统的核心技术之一，随着人工智能算法的进步和计算硬件的提升，融合效果将不断提高，推动自动驾驶技术向更高水平发展。多传感器数据融合通常分为三个层次：数据级融合、特征级融合和决策级融合。特征级融合提取各传感器的特征后进行融合；这些传感器产生的数据具有不同的模态、精度和更新频率，需要通过人工智能技术进行

传感器数据融合面临的主要挑战包括数据异构性、时间同步、空间校准以及噪声处理。多传感器数据融合是自动驾驶系统的核心技术之一，随着人工智能算法的进步和计算硬件的提升，融合效果将不断提高，推动自动驾驶技术向更高水平发展。多传感器数据融合通常分为三个层次：数据级融合、特征级融合和决策级融合。特征级融合提取各传感器的特征后进行融合；这些传感器产生的数据具有不同的模态、精度和更新频率，需要通过人工智能技术进行

社交媒体平台每天产生海量的文本和图像数据，人工智能技术通过自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）技术对这些数据进行高效处理。社交媒体文本数据通常包含非结构化信息，如短文本、表情符号和多语言内容。使用卷积神经网络（CNN）或Vision Transformer（ViT）对图像进行分类。通过结合文本与图像分析技术，人工智能能够高效挖掘社交媒体数据的价值，为企业和研究提供支持。通过预训练模型（如BE