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成本因素同样是高阶智能驾驶技术在长途货车上普及的重要制约之一。为了让具备高级自动驾驶能力的货车实现上路运营,企业需投入更高的研发成本,这不仅仅包括软件研发,还涉及高昂的硬件投入。另外,新技术的引入必然会带来成本上升,而在当前公路物流行业持续低迷的背景下,并非所有运输从业者都能承担这一“额外负担”。因此,如何在确保技术性能和安全性的前提下,有效降低单车成本,提升车辆经济效益,使其更易于被市场接受,成为推动高阶智能驾驶技术加速在长途货车上应用的核心驱动力,这非常考验企业对供应链和成本控制的把控能力。
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GET模型的整体思路与ChatGPT等大型语言模型相仿:通过训练数据识别基础规则(如语言语法),然后将这些规则应用于新场景。经过数据训练后,GET模型变得足够精准,可以预测未曾见过的细胞类型中的基因表达模式,并且结果与实验数据高度一致。
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