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本次下潜的亮点是开展深海羽流絮凝实验。来自中国海洋大学的陈旭光表示,深海海底布满结核和沉积物,当潜水器、深海矿车等装备在海底作业时,会引发烟雾状的深海羽流,对海洋环境和生态系统造成一定影响。“我们自主研发了羽流抑制装置,通过喷洒以藻类为主要成分的絮凝剂,加速深海颗粒物的絮凝和沉降,减少对深海的环境扰动。”
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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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