本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。轨迹预测在自动驾驶中承担着重要的角色，自动驾驶轨迹预测是指通过分析车辆行驶过程中的各种数据，预测车辆未来的行驶轨迹。作为自动驾驶的核心模块，轨迹预测的质量对于下游的规划控制至关重要。轨迹预测任务技术栈丰富，需要熟悉自动驾驶动/静态感知、高精地图、车道线、神经网络架构（CNN&GNN&Transformer）技能等，入门难度很大！很多粉丝期望能够尽快上手轨迹预测，少踩坑，今天就为大家盘点下轨迹预测常见的一些问题和入门学习方法！入门相关知识1.预习的论文有没有切入顺序？A：先看survey，problemformulation,deeplearni
MotionNet:JointPerceptionandMotionPredictionforAutonomousDrivingBasedonBird’sEyeViewMapsMotionNet：基于鸟瞰图的自动驾驶联合感知和运动预测论文地址：MotionNet:JointPerceptionandMotionPredictionforAutonomousDrivingBasedonBird’sEyeViewMaps|IEEEConferencePublication|IEEEXplore代码地址：GitHub-pxiangwu/MotionNet:CVPR2020,"MotionNet:Jo
关闭。这个问题是off-topic.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？Updatethequestion所以它是on-topic用于堆栈溢出。关闭9年前。Improvethisquestion我正在考虑使用如下url模式:example.com/item/r6B0PmUmx07O/just-one-itemexample.com/item/r6B0PGgwPJWl/yet-another-itemslug之前的部分是项目的唯一且不可预测的ID。比较urllikeexample.com/item/1001/just-one-itemexample.com/item/1002/yet-a
前言笔者前些天参加完了一场72小时的GameJam游戏开发比赛。这次比赛的主题是“探索”，笔者做了一个名为《探索者号》的探索宇宙的游戏（游戏名一开始叫做《星际拾荒者》，但这不重要）。在开发过程中，笔者遇到了一些问题，特此做下记录和分享，希望对大家和今后的我有所帮助。笔者本次的参赛作品，在实现路径预测可视化时使用了RK4方法，效果还不错：【72小时极限游戏开发挑战赛】探索者号《探索者号》核心玩法玩家可以控制飞船加速和转向，并可以射击障碍物来保证自身不被撞毁，探索7颗星球。玩家的每个操作，还有随着时间流逝，都会消耗燃料。燃料耗尽后，玩家将无法操控飞船，但5秒后会消耗生命值来补充一定燃料。玩家每接近
OpenRemote一款100%开源 -集成您的设备、创建规则以及分析和可视化您的数据的物联网设备管理平台github地址：https://github.com/openremote/openremote国内源代码：http://www.gitpp.com/pythonking/openremoteOpenRemote的介绍OpenRemote是一个基于Java语言的开源物联网（IoT）设备管理平台，以其直观性和用户友好性而闻名。该平台支持广泛的物联网应用场景，如智能家居、智慧城市、能源管理、工业制造和智慧农业。其功能全面，可以满足从连接设备到构建应用程序和特定领域智能应用程序的各种需求。使用
开个头很多小伙伴们很想亲近人工智能与机器学习领域，然而这个领域里的核心理论、算法、工具给人感觉都太过“高冷”，让很多小伙伴们望而却步，导致一直无法入门。如何捅破这层窗户纸？ 让高冷的不再高冷，让神秘的不再神秘！不要怕它，伙计们，咱们以这个小系列文章零基础入门。（这个系列的文章仅需要您稍微听说过一点点编程语言即可，比如Python）如果是对IT这个产业了解不深的小伙伴，可以先快速浏览一下我的这两篇文章：政安晨AI笔记：芯片极简史-了解人工智能的算力诞生https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/135768549政安晨AI笔记：计算机怎样运
在以往的时间序列预测建模中广泛使用的是回归类算法模型和RNN类的算法模型，相对来说技术栈会更稳定一些，最近有一个实际业务场景的需求，在建模的过程中要综合考虑其余点位的影响依赖，这时候我想到了之前做过的交通流量和速度预测相关的项目，在那里采用的就是图相关的算法模型，所以这里也想对标来开发。GCN（GraphConvolutionalNetwork）是一种用于处理图结构数据的卷积神经网络模型。它的构建原理是基于图卷积操作，通过在图上进行局部的卷积运算来提取节点的特征表示。具体来说，GCN通过邻居节点的信息聚合来更新每个节点的表示。GCN的每一层都可以表示为以下的公式：H^{(l+1)}=σ(D^{
在数据科学中，AI研究员经常面临处理不完整数据集的挑战。然而，许多已有的算法根本无法处理「不完整」的数据序列。传统上，数据科学家会求助于专家，利用他们的专业知识来填补空白，然而这一过程既耗时，却又不实用。如果AI可以接管专家的角色，又会如何呢？近日，来自德国人工智能中心、大阪公立大学等团队的研究人员，调查了LLM能否足以充当数字专家。毕竟，当前大模型都在大量文本的基础上进行了训练，可能对医学数据、社会科学等不同主题的问题有着深刻的理解。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.07770.pdf研究人员通过将LLM的答案与实际数据进行比较，并建立了处理数据差距的统计方法。
可控核聚变，又有新突破了！长期以来，核聚变一直受着一个「幽灵」的困扰——等离子体不稳定性问题。而最近，普林斯顿团队用AI提前300毫秒预测了核聚变等离子不稳定态，这个时间，就足够约束磁场调整应对等离子体的逃逸！从此，科学家可以防止可控核聚变的中断，产生足够能量所需的高功率聚变反应，也就更有可能了。这项重大突破，成果已经登上Nature。论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07024-9可控核聚变重大难题，被AI突破几十年来，科学家一直努力在地球上实现核聚变。因为人类社会未来面临的能源枯竭问题，很可能会被可控核聚变解决。它有望为我们提供
随着技术以前所未有的速度发展，移动计算的未来有望实现变革性的进步。从增强的连接性到突破性的硬件创新，下一代移动计算将重新定义我们与数字世界互动的方式。本文将探讨预测移动计算发展轨迹的预测，并提供一些令人兴奋的可能性。5G革命性的连接无处不在的高速连接：5G网络的广泛实施有望通过提供无处不在的高速连接来彻底改变移动计算。这将为无缝流媒体、低延迟应用和沉浸式增强现实(AR)体验铺平道路。可折叠和灵活的显示重新定义形式因素：下一代移动设备可能会以可折叠和柔性显示屏为特色，为用户提供多种形式因素。这些创新可能会导致设备无缝地从传统智能手机转变为更大的平板电脑，甚至可以折叠成更紧凑的尺寸，以方便携带。个
