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“端到端用先进的算法模型取代了传统算法和人工编写程序效率不高等问题。”在深圳先进技术研究院研究员俞荣锦看来,端到端的神经网络可以通过AI来自己学习,很快掌握海量的知识和技能,理论上可以不再需要模块化那样的人工编程。但是,现阶段如果完全依靠基于神经网络打造的端到端自动驾驶系统还不够“聪明”,测试表明,有时它可以在很复杂的道路交通场景中给出合理的规则,但有时也会犯低级的错误,甚至可能出现分不清红绿灯的情况,这被行业称为“上限很高,下限很低”。原因之一是神经网络学习的数据量不足,因此,目前包括华为、小鹏等车企推出的端到端智驾系统采用了“神经网络+编程”的方式,最大限度保证系统的安全性。
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适度“减少公摊”和提高住宅品质应该并行。事实上,多城为了实质上“降公摊”,提升得房率,引入了“不计容”政策。例如,今年5月,深圳出台了2024版《深圳市建筑设计规则》,其中明确提出,减少住宅公摊面积、有效提高得房率、住宅和宿舍实行150米限高等内容。修订后将把避难层、机房等公共空间列为“不计容面积”。这意味着住宅的公摊面积将减少,得房率可有效提高。
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