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“感觉是让AI帮助我开车，而不是完全替我开车。”白国龙是一名传统燃油车用户，他在体验某款车型的自动驾驶功能后表示，车辆的确能够应对绝大部分常见路况，但当出现与他预期不符的路况应对或驾驶动作时，他会果断接管。汽车行业媒体“电动星球”负责人欧阳晨说，当前自动驾驶功能在通过复杂路段时，比如转弯时遇到过斑马线的大量人流，通行效率依然比不上驾驶员。
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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。
2025澳门最新饮料推荐鉴于此，云南天文台博士生郭帅帅和研究员季凯帆、郭建恒等人，基于机器学习的方法，在一个包括了恒星质量、金属丰度、初始自转周期、行星质量、轨道半长轴等的参数空间中，计算了15000余条潮汐演化的模型。随后，他们对这些演化模型作了复原，得出不同年龄条件下恒星的有效温度、半径、自转周期和行星的轨道周期等数据。
