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自動駕駛智能芯片的視頻

CVPR2020自動駕駛拓展會議——端到端深度學習的自動駕駛
CVPR2020自動駕駛拓展會議——端到端深度學習的自動駕駛

CVPR2020自動駕駛拓展會議——端到端深度學習的自動駕駛

免費 30分鐘 106播放
停車場自動導航,自動充電,Mochi摩奇 智能充電車體驗
停車場自動導航,自動充電,Mochi摩奇 智能充電車體驗

停車場自動導航,自動充電,Mochi摩奇 智能充電車體驗

免費 12分鐘 66播放
CES 2020自動駕駛演講
CES 2020自動駕駛演講

MobileyeCEO Amnon Shashua教授 在CES 2020上關于自動駕駛的主題演講完整版 視頻內容 1. 2019年業務表現、訂單量披露; 2. Mobileye五大業務支柱詳解,包括:ADAS、REM地圖(ADAS和自動駕駛)、智慧城市數據、移動即服務(MaaS)、全棧自動駕駛系統(乘用車)。

免費 57分鐘 86播放
基于MATLAB的自動駕駛系統仿真與分析
基于MATLAB的自動駕駛系統仿真與分析

講述如何為自動駕駛構建3D場景,以及如何通過感知、規劃和控制來模擬系統。您可以在這里找到高速公路駕駛、自動停車和V2X的例子,所有的算法都可以通過代碼生成來部署。

免費 1小時 306播放
自動駕駛智能芯片圖1
自動駕駛汽車計算機視覺與深度學習算法的硬件實現
自動駕駛汽車計算機視覺與深度學習算法的硬件實現

自動駕駛汽車計算機視覺與深度學習算法的硬件實現

免費 41分鐘 145播放
一個高保真的自動駕駛仿真器介紹——LGSVL Simulator
一個高保真的自動駕駛仿真器介紹——LGSVL Simulator

一個高保真的自動駕駛仿真器介紹——LGSVL Simulator

免費 39分鐘 73播放
自動駕駛感知仿真與驗證之毫米波雷達
自動駕駛感知仿真與驗證之毫米波雷達

適用人群:自動駕駛相關(汽車整車廠,傳感器供應商等)行業人士 無人駕駛雷達天線設計流程與場景動態模擬【已結束】 直播時間:2019-12-19 20:00 如今,無人駕駛/自動駕駛正在迅速發展,在自動駕駛中最關鍵的雷達感知領域涉及多種雷達形式,如激光雷達、攝像頭、微波雷達等。

免費 1小時26分鐘 517播放
有了自動駕駛,年輕人還需要考駕照嗎?
有了自動駕駛,年輕人還需要考駕照嗎?

1.自動駕駛發展到什么階段了?2.電動車搭載自動駕駛技術有優勢嗎?3.自動駕駛10年內能普及嗎?4.自動駕駛包會比整車貴嗎?5.《自動時代》一書顛覆了你對自動駕駛的哪些認知?6.自動駕駛車會產生什么法律/倫理問題

免費 44分鐘 94播放
Ansys面向自動駕駛的設計探索和魯棒性分析技術
Ansys面向自動駕駛的設計探索和魯棒性分析技術

會議簡介: 自動駕駛車輛必須要駕駛數億英里,有時甚至數千億英里才能證明其在防止死亡率和受傷方面的可靠性。但由于失效事件比較罕見,因此僅憑實際駕駛數據不能對自動駕駛系統在預防傷亡方面的安全性提供高置信度。為此,Ansys提供了靈活的樣本生成策略,可以生成最小的有效樣本,從而構建自動駕駛系統關鍵參數間的響應關系。

免費 30分鐘 91播放
自動駕駛汽車安全系統工程淺談 SASE汽車安全
自動駕駛汽車安全系統工程淺談 SASE汽車安全

自動駕駛汽車安全系統工程淺談 SASE汽車安全

免費 1小時 130播放
2022年了,自動駕駛發展到什么程度了?停車這事還真能無人了
2022年了,自動駕駛發展到什么程度了?停車這事還真能無人了

2022年了,自動駕駛發展到什么程度了?停車這事還真能無人了

免費 14分鐘 67播放
自動駕駛智能芯片圖2
仿真技術之自動駕駛感知視界-ANSYS傳感器仿真(攝像頭和激光雷達)
仿真技術之自動駕駛感知視界-ANSYS傳感器仿真(攝像頭和激光雷達)

ANSYS自動駕駛解決方案之傳感器仿真(攝像頭和激光雷達) 【已結束】 直播時間:2019-11-26 20:00 自動駕駛是未來的趨勢,國內外知名企業競相投入相關智能技術研發探索。當前,從L2向L3-L5演進,把車輛控制權更多的交給了機器,對安全性提出了更高要求,同時也使得系統開發驗證的難度和投入加大。

免費 1小時24分鐘 423播放
TurboTides 2024R2全新版本發布會--智能算法驅動的全自動優化透平機械集成設計平臺
TurboTides 2024R2全新版本發布會--智能算法驅動的全自動優化透平機械集成設計平臺

該產品是CAE仿真工具與系統工程思想的正向設計系統,致力于為旋轉機械行業用戶提供一體化、專業化、定制化和智能化的CAE設計工具。 本次TurboTides 2024R2版本的發布會將重點介紹升級亮點,帶您更加深入了解這款產品。

免費 1小時12分鐘 168播放
馬斯克:我研究自動駕駛5-6年來的insight,最難和最重要的問題是建立向量空間
馬斯克:我研究自動駕駛5-6年來的insight,最難和最重要的問題是建立向量空間

馬斯克接受AI研究員Lex Fridman的訪談,聊了他5-6年來對于自動駕駛的insight,他認為自動駕駛最重要和最難的問題是建立向量空間,也聊了他為什么選擇以計算機視覺為中心的自動駕駛技術路線。

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