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2024年1月18日 · 遊戲/電競. 《勇氣爆發BANG BRAVERN》回歸平成時代王道，邦邦邦邦～布雷棒！. 打架自帶洗腦BGM的奇葩超級機器人動畫. janus 發表於 2024年1月18日 17:08 收藏此文. PC home雜誌、T客邦產業編輯，曾為多家科技雜誌撰寫專題文章，主要負責作業系統、軟體、電商 ...
2023年12月12日 · 馬斯克不但免費公開特斯拉48V架構還附上「使用說明」給各大車廠，這麼大方背後陽謀為何？. Cybertruck上首次搭載的48V電氣架構「火了」，馬斯克隨後的一波「操作」更是驚呆眾人。. 如果說，特斯拉最出名的流量車型是什麼？. 那一定非歷經四年跳票 ...
2016年7月31日 · 將Modobag倒下後，拉出伸縮式龍頭並放下腳踏板，只需短短幾秒鍾的時間，就能讓Modobag變身成為電動車，如此一來，使用者不但不需要拖著重重的行李在路上慢慢行走，還能更輕鬆、更快速地到達目的地。
- 通用電腦視覺系統
- 監督式學習
- 自動加入標籤的資料庫
- 分層式深度學習結構
- 垂直整合
- 問題
深度神經網路是無人駕駛技術的核心組件。攝影鏡頭採集數據，像是道路、標誌、障礙物、人等訊息，交給神經網路分析。 辨識圖像中的對象時，深度學習可能會犯錯。正因如此，許多無人駕駛公司會選擇光學雷達，它將雷射射向各方向，為汽車周邊環境繪製3D地圖。光學雷達能夠多提供一層訊息，這樣神經網路就會更可靠。 增加光學雷達也有問題。Karpathy說：「你必須用光學雷達提前為環境繪圖並製作高精度地圖，你必須獲取所有的車道訊息，知道它是如何連接的，知道所有的交通號誌燈在哪裡。在測試時，你只是指引汽車在地圖上行駛，很簡單。」 困難點在於為每一個地方繪製精準地圖。Karpathy說：「無法大規模收集、製作、繪製高精度光學雷達地圖。要讓這樣的基礎設計保持最新極為困難。」 特斯拉無人駕駛系統沒有使用光學雷達和高精度地圖...
很多人並不認同特斯拉的方法，沒有光學雷達深度地圖，神經網路測距、深度估算會存在不確定性，這是主要的爭論點。 Karpathy認為：「人類本身就是靠視覺駕駛汽車前進的，人的神經網路可以處理視覺輸入訊息，理解周邊對象的深度和速度。合成神經網路能像人類神經網路一樣運行嗎？這是最大的問題。我們認為答案是YES。」 特斯拉工程師想開發一套深度學習系統，它可以偵測對象，獲取深度、速度、加速度訊息。他們用監督式學習技術應對挑戰，也就是說用帶註釋的資料訓練系統，讓它可以學著偵測對象，理解相關屬性。 為了訓練深度學習架構，特斯拉團隊需要大量視訊數據，而且數據中的對象及其屬性都要準確註釋。為無人駕駛汽車製作資料庫相當複雜。 Karpathy說：「當你擁有龐大、純淨、多樣化資料庫，就可以用它訓練大型神經網路，從實...
全球已經有幾百萬輛特斯拉汽車，它們裝有攝影鏡頭。特斯拉可以收集數據，訓練汽車視覺深度學習模型。特斯拉無人駕駛團隊已經獲取1.5PT數據，它們包括100萬段10秒影片，裡面有60億個對象。 要為資料庫貼上標籤是一件很難的事。可以讓資料標籤公司手動加入標籤，也可以透過線上論壇進行。不過這樣做需要大量人力，成本比較高，進度也慢。 為了解決這一問題，特斯拉引入自動標籤添加技術，它將神經網路、雷達數據、人力評估結合在一起。資料庫是離線註釋的，神經網路可以來回檢視影片，將預測與事實比較，調整參數。 離線添加標籤還有一個好處，工程師可以引入強大的運算密集對象偵測網路，它可以部署在汽車上，運行即時低延遲應用。特斯拉還會用雷達感測器數據進一步驗證神經網路的註釋。所有這一切都能提高標籤網路的精準度。 Karpa...
修正自動標籤系統需要多少人力？Karpathy沒有說。但有一點可以確定，在引導自動標籤系統向正確方向前進時，人類感知起到了關鍵作用。 在開發資料庫的過程中，特斯拉團隊發現200多個觸發點，也就意味著在偵測對象時有很多地方要調整。有哪些問題呢？例如，不同攝影鏡頭的偵測結果不一致，攝影鏡頭和雷達之間的偵測結果不一致。有些場景需要特別關注，比如隧道入口、出口。 為了處理這些觸發點，特斯拉團隊花了4個月時間。當標籤網路進一步最佳化，越來越好，團隊開始部署，用「影子模式」運行，也就是說將系統裝進消費版汽車，暗中執行但不會發送指令給汽車。然後團隊將網路的輸出結果與傳統網路、雷達、駕駛習慣對比。 數據工程迭代7次。最開始團隊用初始數據訓練神經網路，然後將深度學習應用於「影子模式」，在真車上運作，用觸發點偵...
特斯拉是如何用超級電腦訓練、微調深度學習模型的呢？Karpathy透露了一些細節。 計算集群由80個節點組成，參數為：720個80GB 8x A100 節點（共5760 個GPU）；1.8 EFLOPS（720節點* 312 TFLOPS-FP16-A100 * 8 gpu/節點）；10 PB「熱層」NVME儲存@ 1.6 TBps。特斯拉將所有節點連接在一起，如此一來神經網路就能高效完成分散式訓練。 特斯拉汽車內也有AI晶片。Karpathy說：「這些晶片專為神經網路設計，我們希望它能運行真正的無人駕駛應用。」 特斯拉最大的優勢在於垂直整合。它製造汽車和無人駕駛硬體，可以收集遙測和影像數據，可以用專有資料庫開發並訓練神經網路，它有內部運算集群，透過影子模式測試網路。當然啦，特斯拉還有專業團...
深度學習真的能克服當前無人駕駛存在的所有問題嗎？無人知道。的確，對象檢測、速度和距離估計在駕駛過程中扮演關鍵角色，但人類視力還有其它重要功能。 還有，深度學習的因果推理能力並不強，如果遇到新場景，它可能會手足無措。雖然特斯拉已經擁有龐大的多樣化資料庫，但開放公路的環境相當複雜，新的不可預知事情一直在發生。 將因果和推理植入深度神經網路能解決問題，還是利用龐大、分佈良好的資料庫來讓神經網路達到通用深度學習的程度，進而克服因果障礙，到底哪種方法能成功？AI研究者存在分歧。特斯拉無人駕駛團隊的似乎偏向後一種方法。 1. Tesla AI chief explains why self-driving cars don't need lidar 2. 本文授權轉載自36Kr
特斯拉純電皮卡車 Cybertruck 今天終於推出，最入門版續航力 400 公里，售價 60,990 美元，最強性能版 CyberBeast 則直奔 10 萬美元。 特斯拉Cybertruck車主領到車後PO細節照抱怨做工品質堪憂，網友調侃「恭喜買到正品」 特斯拉的電動皮卡Cybertruck的車主近日曝光Cybertruck的實車照，從照片中可見，Cybertruck有相當明顯的品質問題。 而有網友調侃稱，該車主的Cybertruck一定是正品。 閱讀完整文章. 特斯拉Cybertruck 直播續航測試後，結果顯示續航里程比官方宣傳的少了 20% 全新的特斯拉 Cyber truck也加入了其他車型的行列，充滿電後的行駛里程似乎依然比特斯拉在其網站上宣傳的要少。 閱讀完整文章.
2011年11月21日 · 發售日期：2011年8月2日（PC版）. 官方網站： http://limbogame.org/. 一開始就迷失在異世界的小男孩. Limbo，是讓玩家扮演一位雙目精光四射，卻不堪一擊的柔弱男孩，在黑暗的異世界中摸索求生的動作遊戲。. 一個男孩毫無原因地被扔進陌生的恐怖世界，所能做的就是 ...
2023年12月15日 · 電動車大廠特斯拉（Tesla）13日宣布家用儲能產品Powerwall在台上市，即日起台灣消費者可以在 特斯拉官方網站登記訂購 並申請安裝Powerwall，主要瞄準住宅、小型企業備援用電需求，甚至可調控尖離峰的電網負載，達到節省電力開銷。 訂閱T客邦電子日報，升級科技原力！ Powerwall能存多少電？ Powerwall是一台可以儲存電能、調控用電，及偵測與因應電力中斷的家用儲能產品，一台Powerwall電能容量13.5kWh（度），代表可儲存13.5度電。 根據台電統計，2022年台灣每戶平均每月用電量約339度，換算一天用電11.3度，意謂一台Powerwall可支撐一個家庭一日用電量，消費者可視用電需求，決定安裝多少個Powerwall。
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