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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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英国杜伦大学研究人员首次利用精确控制的光学陷阱,即“魔法波长光镊”,创造了一个高度稳定的环境,成功实现了分子间的长时间量子纠缠,为研究量子计算、传感和基础物理学开辟了新途径。这一突破是量子科学领域一系列进展中的最新成果,标志着在利用分子开发复杂量子技术方面的重大进步。
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