- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
- Sư phạm Mầm non - Tiểu học (646)
- Sư phạm khối Tự nhiên (1291)
- Sư phạm khối Xã hội (840)
- Sư phạm Tiếng Anh (467)
- Việt Nam học (288)
- Xã hội học (455)
- Tâm lý học (474)
- Công nghệ thông tin (460)
- Kỹ thuật Điện – Điện tử (432)
- Kỹ thuật cơ khí (400)
- Xây dựng (456)
- Công nghệ sinh học (469)
- Môi trường (486)
- Nông – Lâm – Ngư (919)
- Tài chính – Kinh doanh (849)
- Khách sạn Du lịch (411)
- Luật (546)
- Quản lý đất đai (257)
- Giáo dục thể chất (207)
- Lý luận chính trị (241)
Danh mục TaiLieu.VN
- Mẫu Slide Powerpoint
- Luận Văn - Báo Cáo (346704)
- Kinh Doanh Marketing (67778)
- Kinh Tế - Quản Lý (50036)
- Tài Chính - Ngân Hàng (57809)
- Công Nghệ Thông Tin (143292)
- Tiếng Anh - Ngoại Ngữ (47261)
- Kỹ Thuật - Công Nghệ (137309)
- Khoa Học Tự Nhiên (110530)
- Khoa Học Xã Hội (85272)
- Văn Hoá - Nghệ Thuật (54491)
- Y Tế - Sức Khoẻ (177214)
- Nông - Lâm - Ngư (63475)
- Kỹ Năng Mềm (29084)
- Biểu Mẫu - Văn Bản (27862)
- Giải Trí - Thư Giãn (52535)
- Văn Bản Luật (199483)
- Tài Liệu Phổ Thông (409665)
- Trắc Nghiệm Online (213578)
- Trắc Nghiệm MBTI
- Trắc Nghiệm Holland
» Từ khóa: mang noron tich chap cnn
Kết quả 1-1 trong khoảng 1
-
Sử dụng học sâu trong bài toán xác định tâm làn đường cho các thiết bị tự hành
Bài viết đề xuất một mô hình học sâu dựa trên kiến trúc mạng CNN để xác định tâm làn đường đối với các thiết bị tự hành, đảm bảo độ chính xác trong nhiều điều kiện môi trường về ánh sáng và địa hình; yêu cầu độ phức tạp tính toán thấp, dễ dàng xây dựng tập dữ liệu huấn luyện.
10 p hdu 27/09/2021 207 0
Từ khóa: Sử dụng học sâu, Bài toán xác định tâm làn đường, Thiết bị tự hành, Hệ thống hỗ trợ lái, Trí tuệ nhân tạo, Mạng nơron tích chập CNN
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật
Phát triển bởi Thư viện số
