然而，当前的自动驾驶汽车和配送机器人依然严重依赖于相机和激光雷达，这是因为现有射频传感器的分辨率往往较低。要知道相机能够实现百万像素甚至千万像素的高分辨率图像，但是由于分辨率较低射频传感器只能给出一团团的反射图像，因此它很难辨别周围环境和周围物体。为了让射频传感器既能保持可靠鲁棒的特性，又能像激光雷达...
通过从广泛的传感器数据中学习物理原理,该模型更擅长应对新的情况,而且只需最少的额外训练。 Newton 模型的影响不仅限于工业应用。通过学习解释不熟悉的传感器数据,还能以新的方式扩展人类的感知能力。 “我们有的传感器可以检测人类无法自然感知的东西。现在,我们可以开始通过人类没有的感官模式来看待世界,以前所未有的...
Newton 模型的训练数据来自超过 5.9 亿个样本,这些样本来自涵盖广泛物理行为的开源数据集,从电流和液体流动到光学传感器等。 使用基于 Transformer 的深度神经网络,Newton 模型对所有这些原始、嘈杂的传感器数据进行编码,并试图通过捕捉隐藏模式和统计分布来理解它们。 接下来,研究团队训练了几个轻量级、特定于应用的神经网...
为了满足医疗健康领域对传感技术的需求,传感器需要具备以下特点:①医疗级别的准确性和可靠性;②无创或微创的检测方式;③可穿戴或可植入的形式;④可降解或可回收的材料;⑤与生物体相容或相互作用的功能。为了实现这些目标,就需要开发新型的生物传感器和药物传感器,如光谱传感器、...
近日,英飞凌与Archetype AI宣布,双方已签署战略合作协议,将加快开发具备AI功能的传感器芯片。 据悉,英飞凌将试用由Archetype AI开发的“大型行为模型”(Large Behavior Model,简称LBM),该模型可理解并学习复杂且非结构化的传感器数据,并将实时数据与自然语言结合,让人机交互更加便捷。
据悉，英飞凌将试用由Archetype AI开发的“大型行为模型”（Large Behavior Model，简称LBM），该模型可理解并学习复杂且非结构化的传感器数据，并将实时数据与自然语言结合，让人机交互更加便捷。Archetype AI结合射频传感器应用（图源：Archetype官网）应用方面，英飞凌将使用Archetype AI的LBM来生成物理AI功能，以便在电视、...
单模态只依靠一种传感器输入完成检测任务，如直接在2D图像上预测3D目标的纯视觉方法，以及在三维激光点云上完成检测的方法。多模态通过输入多种传感器数据，如图像、激光点云、毫米波点云，在网络层进行特征融合，完成3D目标检测任务。单目3D目标检测 随着标注方法的升级，目标的表示由原来的2D框对角点表示进化成了3D...
根据传感器输入的不同,可将其分为单模态和多模态方法。单模态只依靠一种传感器输入完成检测任务,如直接在2D图像上预测3D目标的纯视觉方法,以及在三维激光点云上完成检测的方法。多模态通过输入多种传感器数据,如图像、激光点云、毫米波点云,在网络层进行特征融合,完成3D目标检测任务。
「输入源」:模型从多个传感器(如 Sentinel-1、Sentinel-2、Landsat 等)获取时序图像,并通过编码器进行「特征提取」。 「Embedding Field Space」:这些提取的特征被压缩为一个** 64 维嵌入空间**,这个空间中的每个维度都保留了重要的信息。 「重构目标」:模型尝试重建不同来源的数据,包括未见过的图像和目标传感器的...
近日,英飞凌与Archetype AI宣布,双方已签署战略合作协议,将加快开发具备AI功能的传感器芯片。 据悉,英飞凌将试用由Archetype AI开发的“大型行为模型”(Large Behavior Model,简称LBM),该模型可理解并学习复杂且非结构化的传感器数据,并将实时数据与自然语言结合,让人机交互更加便捷。