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机器学习主要通过神经网络实现。神经网络作为机器学习的一种具体模型,就是通过模拟人脑的结构和功能来处理数据。人类大脑是由神经元和突触构成,神经元通过突触传递信号,实现信息处理、学习和记忆等功能。人工神经网络模拟这一结构,利用集成电路芯片组成的电子计算系统,采用人工神经元和连接(即模型参数)代替生物神经元和突触,通过输入数据、调整权重来学习和预测,构成了AI的物质底座。
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论文通讯作者、清华大学精密仪器系教授施路平介绍,在开放世界中,智能系统不仅要应对庞大的数据量,还需要应对如驾驶场景中的突发危险、隧道口的剧烈光线变化和夜间强闪光干扰等极端事件。而传统视觉感知芯片面对此类场景往往出现失真、失效或高延迟,限制系统的稳定性和安全性。
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