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鲁棒雷达：AI传感器技术自主驾驶
目标是变得更加高效。为此，Tu Graz团队用嘈杂的数据和所需的输出值培训了其神经网络。
信用：英飞凌
由奥地利格拉茨理工大学（TU Graz）开发的汽车雷达传感器的人工智能（AI）系统（涂格拉茨）过滤出来自其他雷达传感器的干扰信号，以改善物体检测。
研究人员基于卷积神经网络（CNNS）构建了用于自动噪声抑制的模型架构。
为了使它们更有效，研究人员用嘈杂的数据和所需的输出值培训了神经网络，然后通过减小位宽来进一步压缩最有效的模型，从而导致具有高滤波器性能和低能量消耗的AI模型。
说Tu Graz的Franz Pernkopf，“我们希望制作CNNS的行为有点说明。我们不仅对输出结果感兴趣，而且在其变化范围内。方差越小，网络的某个差异”。
从格拉兹理工大学（奥地利）
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