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研究团队采用创新方法,首先形成与真实吸收线无任何区别的仿真信号来充分训练深度神经网络,使之学习吸收线的所有特征;为提高探测灵敏度,研究团队有意增加了低信噪比样本的训练,使深度学习神经网络的探测精度达到99.8%,探测完备性也显著提升约30%,达到99%。这种人工智能的训练和搜寻方式大大缩短搜寻时间,并提高探测灵敏度和对微弱信号探测的完备性。
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1月15日,理想汽车宣布,全新ADMaxV13.0即将随OTA 7.0全量推送。该版本无限接近零接管800万Clips训练模型,城市、高速全场景端到端,车位到车位,“丝滑无断点”。据试用过的理想用户反映,升级后的ADMax系统可直接从城市NOA切换到自主记忆泊车AVP,实现“丝滑”的转弯入库,而最令人惊喜的地方在于系统还能够自主过闸机。
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