據科技博客9to5mac報道，過去，蘋果一直在強調公司在機器學習方面的努力。但上周，蘋果人工智能（AI）總監魯斯蘭·薩拉赫季諾夫在演講中進一步透露了該公司如何在自動駕駛系統中使用機器學習技術。薩拉赫季諾夫上周在已經舉辦了31年的NIPS上發表了演講，近年來其影響力迅速擴大，今年吸引了8000名參與者。他的大部分演講都集中在機器學習對自動駕駛汽車系統的影響上。例如，他討論了一些項目，如在嘈雜的街道上檢測汽車和行人，在未知的街道上行駛，以及建立詳細的3D城市地圖。
蘋果識別行人的自動駕駛系統Salakhettinov展示了蘋果識別汽車、行人和可行駛路段的系統，并展示了即使在外面下雨或行人和其他障礙物不在直接視線范圍內時，該系統也是如何工作的。該系統甚至可以推斷出行人可能的位置。他說：“如果你五年前問我是否能做到這一點，我會非常懷疑。”。他演示的另一個項目是蘋果公司上個月發表的一篇研究論文的基礎，該論文圍繞著使用激光雷達檢測行人和騎自行車的人展開。他還展示了蘋果公司如何收集路上汽車的收據，并利用這些數據構建了廣泛而詳細的3D地圖，提供了紅綠燈和路標等信息。在構建自動駕駛系統的過程中，蘋果出人意料地開放了一些研究。蘋果公司首席執行官蒂姆·庫克稱自動駕駛系統“令人興奮”，蘋果公司正在開發“所有人工智能項目的來源”。蘋果公司也在推動調整自動駕駛汽車的測試政策。近日，有消息稱，蘋果公司已經在加州正式啟動了自動駕駛汽車測試。盡管蘋果公司對自動駕駛系統的最終研究結果還有待觀察，但有趣的是，該公司對此持開放態度。據科技博客9to5mac報道，過去，蘋果一直在強調公司在機器學習方面的努力。但上周，蘋果人工智能（AI）總監魯斯蘭·薩拉赫季諾夫在演講中進一步透露了該公司如何在自動駕駛系統中使用機器學習技術。薩拉赫季諾夫上周在已經舉辦了31年的NIPS上發表了演講，近年來其影響力迅速擴大，今年吸引了8000名參與者。他的大部分演講都集中在機器學習對自動駕駛汽車系統的影響上。例如，他討論了一些項目，如在嘈雜的街道上檢測汽車和行人，在未知的街道上行駛，以及建立詳細的3D城市地圖。
蘋果識別行人的自動駕駛系統Salakhettinov展示了蘋果識別汽車、行人和可行駛路段的系統，并展示了即使在外面下雨或行人和其他障礙物不在直接視線范圍內時，該系統也是如何工作的。該系統甚至可以推斷出行人可能的位置。他說：“如果你五年前問我是否能做到這一點，我會非常懷疑。”。他演示的另一個項目是蘋果公司上個月發表的一篇研究論文的基礎，該論文圍繞著使用激光雷達檢測行人和騎自行車的人展開。他還展示了蘋果公司如何收集路上汽車的收據，并利用這些數據構建了廣泛而詳細的3D地圖，提供了紅綠燈和路標等信息。在構建自動駕駛系統的過程中，蘋果出人意料地開放了一些研究。蘋果公司首席執行官蒂姆·庫克稱自動駕駛系統“令人興奮”，蘋果公司正在開發“所有人工智能項目的來源”。蘋果公司也在推動調整自動駕駛汽車的測試政策。近日，有消息稱，蘋果公司已經在加州正式啟動了自動駕駛汽車測試。盡管蘋果公司對自動駕駛系統的最終研究結果還有待觀察，但有趣的是，該公司對此持開放態度。
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隔膜行業雖然具有高毛利和廣闊的市場空間，但是行業內的競爭同樣異常激烈，企業間的競爭主要在資金規模、客戶資源和產品技術三個層面展開。
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