厄勒布鲁大学新研究计划将现代神经学习应用到自动驾驶技术
在最近的一项研究中，Mehul Bhatt 与德国和印度的同事一起表明，将现代神经学习与常识推理相结合可以克服当今使自动驾驶汽车陷入困境的一些陷阱。该研究发表在人工智能杂志（AIJ）上。自动驾驶汽车可以识别出隐藏在汽车后面几秒钟的骑自行车的人仍然存在，直到它再次出现。该方法使自动驾驶汽车能够展示各种类似人类的常识能力，这种能力在自动驾驶汽车或其他仅基于机器学习的人工智能技术中是无法实现的。“我们的方法让自动驾驶汽车了解事件的过程，在这种情况下，能见度被汽车挡住，而在汽车通过后，骑自行车的人将再次可见。这种理解水平对于自动驾驶至关重要，驾驶车辆在不同的驾驶条件和环境下做好交通准备。”对此，车智驾认为，该研究与车路协同V2X有异曲同工之妙，一旦突破将极大的增加单车智能的安全性。但神经学习与常识推理存在一定局限性，并且整合难度偏大，短期内难有突破，尚且存在于理论阶段。美国能源部新的研究中科学家们发现，电镀是快速充电期间电池性能受损的主要原因之一。该研究的作者阿贡电池科学家丹尼尔亚伯拉罕说：“当我们快速给电池充电时，我们发现除了阳极表面的镀层外，电极孔内还积聚了反应产物。” 因此，阳极本身会发生一定程度的不可逆膨胀，从而损害电池性能。亚伯拉罕表示，“我们给电池充电的速度越快，阳极的原子序就越混乱，这最终会阻止锂离子来回移动。关键是找到方法来防止这种组织损失或以某种方式修改石墨颗粒，以便锂离子可以更有效地嵌入。”电池领域长时间没有巨大突破，限制了新能源汽车续航里程以及使用年限。车智驾认为，尽管不能提高电池蓄电的上限，但一旦解决了电池充电和损耗问题，也极大有利于解决新能源汽车充电难的困境。赛轮轮胎于12月1日发布价格调整通知，由于受原材料大幅度上涨， 其产品价格上调2%-3%。除此之外，正新海燕轮胎、米其林、玲珑、普利司通等多家轮胎厂都发布了价格上调通知。车智驾认为，轮胎涨价对终端的影响或许并不深。且本次涨价幅度偏小，经过厂家和多级代理商渠道消化后，终端涨幅的高低更多在于营销层面上的考量。去年疫情期间轮胎多次因原料原因涨价，厂商和代理商已经拥有了应对原材料间歇性上涨后的应对机制。
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