pg电子：大货车盲区装上“眼睛”：04秒内主动刹停车辆
该县近日开展了大货车辅助刹车系统”安装工作，为18辆工程车盲区装上眼睛”。
据了解，大货车盲区主动刹车安全系统融合了毫米波雷达、5G传输技术、北斗、自动控制等技术。
当大货车起步直行或者右转弯的过程中，毫米波雷达自动感应到1.5米左右范围内的物体，会响起声光报警。
同时，制动电机以牵引方式自动采取紧急制动。人的正常反应速度为0.8秒，而系统能在0.4秒内主动刹停车辆，有效避免工程车辆盲区亡人事故的发生。
据了解，大型车在转弯时会因为内轮差产生大面积盲区。内轮差”呈现为弯月的形状，俗称死亡弯月”。
车辆车身越长，转弯幅度越大，形成的盲区也会越大。一旦踏入，后果不堪设想。
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快科技12月15日消息，大疆车载官方发布了「成行平台」能力升级，智能驾驶常开常新!”的预告。大疆车载表示:通过深度优化算法、软件、模型及进一步累积数据，大幅度提升了硬件资源的利用率、感知的性能及泛化能力，为各项功能升级提供有力支持。同时，结合预测、决策、规划、控制等模块的全面升级，「成行平台」全面提升了各项智能驾驶功能的能力上限，优化了用
L7车祸一事引来了很多人的围观，理想也是公布了事故相关视频。从官方晒出的视频看，这辆L7在碰撞前3秒，车速在178km/h时驾驶员采取制动措施，车速大幅超出AEB工作范围。当然也也引发了另外一些人的热议，有网友表示，这种直接公布视频，会不会对车主的隐私不好呢，针对厂商如此行为，你是怎么看的呢？
见过猛人，但如此生猛的确实不多见。一条大哥灭鼠的视频在网络上流传开来，吸引了很多人的关注，网友纷纷感慨大哥确实是练家子。也有网友提醒，徒手灭鼠后一定要及时消毒，毕竟老鼠身上携带了不少的细菌甚至是致病菌，一旦入口有可能引起严重后果。
据极目新闻报道，近日，有网友在社交平台上发布了一段视频，称在四川泸州酒城乐园的摩天轮倒数跨年时，出现了“三某地产”的广告，让人感到非常失望。在视频中，夜空中有雾气，一处摩天轮上正显示倒数的数字，众人跟随数字在喊:“9、8、7、6……”但是，在数字5出现以后，pg电子平台众人还在继续倒数，摩天轮上却不再显示数字，而是切换为“三某地产”四个大字。现场有游
停车场经营方最关注的“三座大山”——降本、提效、增收，前两个在行业内已有成熟的方案，比如捷停车·云托管等，通过托管服务系统能力、平台远程运维服务等手段来解决停车场“降本、提效”的诉求。接下来如何帮助车场解决“增收”这一痛点?捷停车创新推出的“数字停车运营增收”服务方案已经得到了实例验证。前期对项目调研，进行多维度综合分析，为车场提供增收运营合作方案;上线运营后关注各项运营指标，不断复盘、进行策略优化，确保增收目标的达成。
快科技12月28日消息，小米汽车技术发布会于今日下午举办，会上，雷军介绍了小米汽车的智驾系统。其中，在智能泊车层面，小米汽车拥有无人代客泊车功能，他们测试团队还曾打卡挑战了东莞的网红7层停车楼。在开启代客泊车功能后，测试人员下车，车辆自己开始泊车，大曲率弯度轻松通过，遇到对向来车时，车辆还能够自行倒车让行。最终，连续驶过7层旋转道路后，车
据国内媒体报道称，近日，江西宜春一男子先后被两名司机撞倒这中间值间隔14秒。从监控中可以看到，一男子骑电动车经过一个小区门口时，他与一调头车辆相撞，人从电动车上摔落在一旁地上。也要提醒大家遵守交通规则，减少交通事故的发生。
智能驾驶注定是今后汽车发展的一大方向，AEB作为重要组成部分，同样备受关注，尤其是前段时间经历了何小鹏和余承东的嘴炮大战之后。比亚迪也将参与到智能驾驶的乱战之中AEB就是其要攻克的第一道难关，据新浪科技”报道，其独家获得的比亚迪AEB测试视频显示。但需要指出的是，将AEB刹停上限提高并不是难事，难点在于如何减少误判，如果车辆的AEB过于灵敏，或者是识别能力有限，要么可能导致寸步难行”，要么会不该刹的时候刹车，这都将产生一定的安全隐患。
利用人工智能来合成视频一直是该领域的难题，因为其中最关键的一环——映射与合成，缺乏优秀的模型算法，只能利用卷积神经网络和生成对抗网络来不断提取特征、生成、判断，直至最后结果。比如此前曾大火的Deepfake技术，俗称人工智能换脸，生成一个短短几秒的“换头”视频也需要10分钟左右的时间。好莱坞的好日子好像又变短了一些。
想必不少人都有过感冒吃药的经历，有时候吃完药会觉得困倦异常如果强行开车，很容易酿成事故。近日在陕西渭南，一名驾驶人因为服用感冒药后开车犯困，引发了事故。除了马来酸氯苯那敏，药物名称如果结尾有拉明”、他定”、利嗪”、斯汀”字样，也属于抗组胺药物，同样会不同程度的产生困倦和嗜睡反应，在服用之后同样需要引起注意。
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ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型，可以使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能，并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时，它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时，它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。
LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合，实现新的能力。CALM（Composition to Augment Language Models）引入模型之间的交叉注意力，以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括：（i）通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据，在新任务上扩展LLMs的规模；（ii）保持现有模型权重不变，因此保留现有的能力；（iii）适用于不同的领域和设置。实验证明，将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强，在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上，结果绝对改善了高达13%。类似地，当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时，在代码生成和解释任务上，相对于基础模型，我们看到了高达40%的改进，与完全微调的对应模型不相上下。
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3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。
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