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测试结果显示，在处理“悬铃木”的新数据时，“阿尔法量子比特”显著提高了错误识别的准确性。特别是在最大规模的实验中，“阿尔法量子比特”将错误率降低了6%以上。同时，它还比相关性匹配方法的错误率低了约30%。
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“端到端目前没有公认的准确定义，简而言之，就是智能驾驶系统的感知端到控制端。”北方大数据与人工智能研究院研究员曾文翔向《中国汽车报》记者表示，端到端主要依靠神经网络、信息无损传递来实现一系列功能，与以往的模块化架构主要依靠人工编程方式相比，提升了感知、预测到规划、控制整个过程的效率，也提升了自动驾驶系统的安全性能。
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