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- 2023年10月25日，北京，华为受邀参加了在北京中国国际展览中心（顺义馆）举办的第二十届中国国际煤炭采矿技术交流及设备展览会。展会期间，华为联合中国华能集团、兴盛露天矿、酒钢集团和同力重工共同发布了 “露天矿无人化解决方案”，并分享了成功实践，其中重装远控、无人驾驶等无人化关键技术已规模商用，效率已持平人工作业水平。本次会议上，中国煤炭城市发展联合促进会主要负责人王端武先生致开场辞提到：“... 2023年10月25日，北京，华为受邀参加了在北京中国国际展览中心（顺义馆）举办的第二十届中国国际煤炭采矿技术交流及设备展览会。展会期间，华为联合中国华能集团、兴盛露天矿、酒钢集团和同力重工共同发布了 “露天矿无人化解决方案”，并分享了成功实践，其中重装远控、无人驾驶等无人化关键技术已规模商用，效率已持平人工作业水平。本次会议上，中国煤炭城市发展联合促进会主要负责人王端武先生致开场辞提到：“...
- 当我们处理的数据具有不同尺度时，执行数据标准化操作是很有必要的。本文给出了数据标准化(Normalization)的定义、常用方法以及为什么要做数据标准化，并给出相关代码实现。最后将Normalization概念应用于图像领域，并给出实现的相关细节以及示例代码。 当我们处理的数据具有不同尺度时，执行数据标准化操作是很有必要的。本文给出了数据标准化(Normalization)的定义、常用方法以及为什么要做数据标准化，并给出相关代码实现。最后将Normalization概念应用于图像领域，并给出实现的相关细节以及示例代码。
- 数据增强（也叫数据扩增）的目的是为了扩充数据和提升模型的泛化能力。有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可避免过拟合，另一方面又会带来模型性能的提升。 数据增强（也叫数据扩增）的目的是为了扩充数据和提升模型的泛化能力。有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可避免过拟合，另一方面又会带来模型性能的提升。
- 华为云携手产业协会、长城汽车、华人运通、星尘数据、赛目科技、四维图新、EMQ等汽车产业链重磅嘉宾展开「车轮对话」，共话汽车产业数智升级，助力汽车产业 “云上生长，智行未来” 华为云携手产业协会、长城汽车、华人运通、星尘数据、赛目科技、四维图新、EMQ等汽车产业链重磅嘉宾展开「车轮对话」，共话汽车产业数智升级，助力汽车产业 “云上生长，智行未来”
- 华为云社区 云享·书库No.46期 推荐作者：华为发布时间：2020年10月1迎接“软件定义汽车”时代引领智能驾驶进入快车道点击下载《MDC智能驾驶计算平台白皮书》. 精彩导读2020年10月28日，华为正式发布《华为MDC智能驾驶计算平台白皮书》。白皮书通过对智能驾驶的产业发展趋势洞察、计算平台的标准化及安全要求，以及典型应用场景的分析与介绍，倡导智能驾驶产业的平台化、标准化与开放合作的理... 华为云社区 云享·书库No.46期 推荐作者：华为发布时间：2020年10月1迎接“软件定义汽车”时代引领智能驾驶进入快车道点击下载《MDC智能驾驶计算平台白皮书》. 精彩导读2020年10月28日，华为正式发布《华为MDC智能驾驶计算平台白皮书》。白皮书通过对智能驾驶的产业发展趋势洞察、计算平台的标准化及安全要求，以及典型应用场景的分析与介绍，倡导智能驾驶产业的平台化、标准化与开放合作的理...
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- 以“联接+，新增长”为主题的第7届全球超宽带固定论坛（UBBF 2021）在迪拜举办。期间，华为NCE光网络营销总监王金平发表了题为“全光自动驾驶网络，打造品质联接新体验”的主题演讲，并首次对外正式发布华为《全光自动驾驶网络白皮书》。 以“联接+，新增长”为主题的第7届全球超宽带固定论坛（UBBF 2021）在迪拜举办。期间，华为NCE光网络营销总监王金平发表了题为“全光自动驾驶网络，打造品质联接新体验”的主题演讲，并首次对外正式发布华为《全光自动驾驶网络白皮书》。
- 自动驾驶出行服务已迈过商业化门槛，海量数据存储、处理及安全合规对平台提出更高要求，华为云坚持开放生态，携手伙伴打造“乐高式”自动驾驶研发平台解决方案，可按需搭建，灵活组合，该方案核心代码框架Ploto已开源。 自动驾驶出行服务已迈过商业化门槛，海量数据存储、处理及安全合规对平台提出更高要求，华为云坚持开放生态，携手伙伴打造“乐高式”自动驾驶研发平台解决方案，可按需搭建，灵活组合，该方案核心代码框架Ploto已开源。
- 摘要我们提出了一种使用从 FAST+BRIEF 特征中获得的词袋进行视觉位置识别的新方法。我们第一次构建了一个离散化二进制描述符空间的词汇树，并使用该树来加速几何验证的对应关系。我们使用完全相同的词汇和设置，在非常不同的数据集中呈现没有错误的优胜结果。包括特征提取在内的整个技术在包含 26300 张图像的序列中每帧需要 22ms，比以前的方法快一个数量级。索引词——地点识别、词袋、SLAM... 摘要我们提出了一种使用从 FAST+BRIEF 特征中获得的词袋进行视觉位置识别的新方法。我们第一次构建了一个离散化二进制描述符空间的词汇树，并使用该树来加速几何验证的对应关系。我们使用完全相同的词汇和设置，在非常不同的数据集中呈现没有错误的优胜结果。包括特征提取在内的整个技术在包含 26300 张图像的序列中每帧需要 22ms，比以前的方法快一个数量级。索引词——地点识别、词袋、SLAM...
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