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这一方法面临的挑战是,随着社会经济发展,地震中承灾体的类目越来越多,很多可能并未有模型数据。并且,不同地域的承灾体数据也各不相同。吴吉东举例,同是砖混房屋,经济发展好的地方可能砖墙也会更厚,支撑力也要更强。就算是同样的建筑,面对不同的环境条件,其易损性也会不同。例如,发生于黄土高原的积石山地震,其山顶房屋所受到的震幅也比山底更大。
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相比已经普遍采用的模块式智驾系统,端到端的神经网络算法模型“聪明”与否,极度依赖海量的真实数据来训练,只有经过海量数据训练,神经网络才能从“小模型”变成好用的“大模型”。这也意味着,伴随着自动驾驶车辆行驶数据量的增加以及高阶智驾在算力等方面的持续投入,端到端智驾的发展会越来越好。另一方面,随着算力的投入和端到端开发复杂程度的提高,现阶段端到端的成本也有一定程度增加,随着未来的大规模推广应用,成本有望逐步下降。
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