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- 大数据时代的到来,让政府、企业看到了数据资产的价值,快速开始探索应用场景和商业模式、建设技术平台。这无可厚非。但是,如果在大数据拼图中遗忘了数据治理,那么做再多的业务和技术投入也是徒劳的,因为很经典的一句话:Garbage in ,Garbage out,数据质量没有保证。而保证数据质量,数据治理是必须的手段。 数据治理这个话题看似阳春白雪高大上,实际上是非常下里巴人接地气,或者说必须要顶天立地才能见实效。顶天是指,与信息化类似,数据治理也是一把手工程,没有高层推动、在业务与业务间、业务与技术间协调,数据治理无法落地;立地是指:一般是IT人员对数据问题有深刻体会,也是IT人员最先意识到数据治理的重要性,而且数据治理最终是在IT层面落地的5 1025浏览¥ 54.90
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- ——冷却系统 智能网联汽车技术 ——超声波雷达 主讲人: 课时 5G V2X Landar HD Map ICV 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第1页。 智能网联汽车技术 超声波传感器工作原理 超声波传感器的检测 超声波传感器的标定方法 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第2页。 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第3页。 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第4页。 一、超声波特性 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第5页。 一、超声波特性 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第6页。 一、超声波特性 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第7页。 一、超声波特性 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第8页。 一、超声波特性 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第9页。 一、超声波特性 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第10页。 一、超声波特性 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第11页。 一、超声波特性 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第12页。 一、超声波特性 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第13页。 一、超声波特性 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第14页。 二、超声波测距原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第15页。 二、超声波测距原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第16页。 二、超声波测距原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第17页。 二、超声波测距原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第18页。 二、超声波测距原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第19页。 二、超声波测距原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第20页。 二、超声波测距原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第21页。 二、超声波测距原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第22页。 三、超声波雷达的结构与原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第23页。 三、超声波雷达的结构与原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第24页。 三、超声波雷达的结构与原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第25页。 三、超声波雷达的结构与原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第26页。 三、超声波雷达的结构与原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第27页。 三、超声波雷达的结构与原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第28页。 三、超声波雷达的结构与原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第29页。 三、超声波雷达的结构与原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第30页。 三、超声波雷达的结构与原理 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第31页。 三、超声波雷达在ADAS中的应用 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第32页。 三、超声波雷达在ADAS中的应用 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第33页。 三、超声波雷达在ADAS中的应用 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第34页。 Car 情报局 智能汽车传感器技术--超声波雷达全文共35页,当前为第35页。5 423浏览¥ 11.90
- 缺乏道路限制数据 缺乏道路限制数据,导致规划路线,违反道路交规 结果不准 订单量增大时,排线结果常常不准,资源严重浪费 人为经验 依靠调度员排单排线,强依赖人为经验 超出时间窗 约束条件过多,导致无法满足网点要求(时间窗) 现状 城配企业接到订单,调度员依赖历史经验,考虑部分因素,制定调度计划 司机接收调度任务后,按照规划的路线进行行驶,事先未知道路限制和路况,经常违反道路交规 痛点 订单越多 效率越低 调度难度越高 传统调度的困局 物流智能调度解决方案全文共9页,当前为第1页。 用户需求 业务目标 痛点 某快消品B2B电商,北京近6万个零售终端点位,4个常温仓、1个冷链仓, 200多辆货车,约束条件复杂,每日配送需求动态变化 如何用最少的货车、跑最短的距离、用最快的时间、配送出最多的货 依靠调度师傅的个人经验,但这种运营规模早已超出人脑所能对比和计算的能力范围,人工规划远远达不到最优 典型的城配场景 车辆满载率最大是多少? 可用车辆及车型? 客户收货是否有时间窗? 明天下午3点的波次能否在6点前送完? 最大配送的站点数? 是否需要分区经营? ? 物流智能调度解决方案全文共9页,当前为第2页。 目标: 满⾜客户收货要求的前提下, 综合各种约束条件达到最优的调度方案 优化目标 成本最优 里程最优 时间最少 各项均衡 仓库要求 时间窗口 是否回仓 车辆组 多仓提货 车辆要求 最大行驶时间 最长行驶距离 重量体积配载 限行情况 通行限制 五限信息 通行证 避让区域 分时段限行 门店要求 配送时间窗口 停留时间 车辆要求 成本信息 固定出车成本 里程成本 时间成本 降本增效 节省运输车辆 降低里程数 节约调度时间 提高装配效率 我们的能力 —— 帮助传统物流企业破局 物流智能调度解决方案全文共9页,当前为第3页。 AI算法能力 百度物流地图 云计算 百度智能物流调度引擎 核心技术 物流智能调度解决方案全文共9页,当前为第4页。 算法优势 调度性能达到业界领先水平,拥有多项专利技术。节约10%-40%的运输成本 算力优势 依托百度智能云强大的可扩展算力快速生成千万级路网数据,支持多个高达数万点位的配送任务同时计算。 地图优势 依托强大的百度地图亿万级POI数据,支持全国五限信息避让导航。 场景丰富 支持时间窗口、满载率等20多种约束条件,满足多种配送场景的智能调度需求。 我们的优势 物流智能调度解决方案全文共9页,当前为第5页。 订单导入 批量订单一键导入,地址信息自动解析成经纬度,大幅节省调度员计算时间 规则设置 支持网点时间窗口、满载率、车辆种类、禁行限制等20多个约束条件限制 一键排单 系统一键排单,支持成本最优、总里程最短、总时间最短等多种优化目标 调度结果展示 地图展示调度结果,可一键发送给各个指派司机,可在地图上手动优化路径 开启白名单,运单数据导入系统,一键生成智能调度结果 使用方式 —— 1. SAAS化Console直接操作 物流智能调度解决方案全文共9页,当前为第6页。 使用方式 —— 2. API 集成 建议集成到贵司的业务系统中,使用更顺畅,下图是部分客户的集成效果界面。 物流智能调度解决方案全文共9页,当前为第7页。 典型案例 —— 货主 客户简介 中国烟草总公司安徽子公司,零售范围覆盖全省16个城市,全省共有26万销售网点,其中合肥市的销售网点高达3.2万个,自有配送车辆600多辆 项目需求 全市的销售网点,按照周一到周五分成五个区域,每一个配送区域要保证网点数量、送货量、配送总里程尽量均衡。 每个区域内,结合配送车辆的具体情况,将一个区域分成几十到上百条线路不等,每个配送车辆负责一个线路。 使用百度智能物流调度引擎前,每日排线需要2-3个调度师傅员,依靠排单经验,根据当地行政区域划分、路网情况,人工排出送货顺序,产生最终的配送计划。通常需要3个小时左右。 优化结果 我们采用成本最小和时间均衡策略,对客户的"配送分区、区内排线、线内优化"进行重新规划,与原有的依靠调度员经验规划的结果相比取得了显著效果 行驶里程降低 15% 运输成本降低 17% 调度时间降低 91% 物流智能调度解决方案全文共9页,当前为第8页。 典型案例 —— TMS厂商 汉得HTMS和百度ROS集成之后,简化了使用流程,提高易用性,客户可以零编程轻松调度;对销售而言,降低学习成本和售卖的难度。 集成前 集成后 客户需要分别使用汉得HTMS做运输管理,用百度ROS做智能调度,对运维人员的技术能力要求高,客户学习成本高,易用性差 客户可以直接使用汉得HTMS做运输管理和智能调度,百度的ROS的API变成汉得HTMS界面上的选项,可以零编程完成调度 客户需要将HTMS中的订单管理模块的订单导出,再按照百度ROS的格式导入进行排单,流程更复杂 将5 205浏览¥ 11.90
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- 人工智能 伍泰霖 2017.04 Artificial Intelligent 人工智能PPT全文共39页,当前为第1页。 主要 内容 1 2 3 4 第一部分 概述 第二部分 发展历史 第四部分 发展争议 第三部分 发展成果 人工智能PPT全文共39页,当前为第2页。 1 ONE 第一部分 概述 人工智能PPT全文共39页,当前为第3页。 人工智能概述 人工智能PPT全文共39页,当前为第4页。 5 AI 的 学 科 位 置 AI是一门新兴的边缘学科,是自然科学与社会科学的交叉学科 AI的交叉包括:逻辑、思维、生理、心理、计算机、电子、语言、自动化、光、声等 AI的核心是思维与智能,构成了自己独特的学科体系 AI的基础学科包括:数学(离散、模糊)、思维科学(认知心理、逻辑思维学、形象思维学)和计算机(硬件、软件)等 自然科学 社会科学 哲学 数学 交叉学科 系统科学 思维科学 人体科学 人工智能 基础学科 指导学科 人工智能PPT全文共39页,当前为第5页。 6 与脑科学的交叉研究脑科学 脑科学:又称神经科学,其目的是要认识脑、保护脑和创造脑。 美国神经科学学会的定义:神经科学是为了了解神经系统内分子水平、细胞水平及细胞间的变化过程,以及这些过程在中枢的功能、控制系统内的整合作用所进行的研究。 脑的涵义:从狭义方面,脑是指中枢神经系统,有时特指大脑;从广义方面,脑可泛指整个神经系统。人工智能是从广义角度来理解脑科学的,因此它涵盖了所有与认识脑和神经系统有关的研究。 人脑是自然界中最复杂、最高级的智能系统:主要表现在人脑是由巨量神经元经其突触的广泛并行互联所形成的一个巨复杂系统。 现代脑科学的基本问题主要包括: (1) 揭示神经元之间的连接形式,奠定行为的脑机制的结构基础;(2) 阐明神经活动的基本过程,说明在分子、细胞到行为等不同层次上神经信号的产生、传递、调制等基本过程;(3) 鉴别神经元的特殊细胞生物学特性;(4) 认识实现各种功能的神经回路基础;(5) 解释脑的高级功能机制等。 脑科学是人工智能的基础:研究的任何进展,都将会对人工智能的研究起到积极的推动作用,因此人工智能应该加强与脑科学的交叉研究,以及人类智能与机器智能的集成研究。 人工智能PPT全文共39页,当前为第6页。 7 与认知科学的交叉研究认知科学 认知:可一般地认为是和情感、动机、意志相对应的理智或认识过程,或者是为了一定的目的,在一定的心理结构中进行的信息加工过程。美国心理学家浩斯顿(Houston)等人把认知归纳为以下5种主要类型: (1) 认知是信息的处理过程; (2) 认知是心理上的符号运算; (3) 认知是问题求解; (4) 认知是思维; (5) 认知是一组相关的活动,如知觉、记忆、思维、判断、推理、问题求解、学习、想象、概念形成及语言使用等。 认知科学:认知科学(亦称思维科学)是研究人类感知和思维信息处理过程的一门学科,其主要研究目的就是要说明和解释人类在完成认知活动时是如何进行信息加工的。 认知科学也是人工智能的重要理论基础,对人工智能发展起着根本性的作用。认知科学涉及的问题非常广泛,除了像浩斯顿提出的知觉、语言、学习、记忆、思维、问题求解、创造、注意、想象等相关联活动外,还会受到环境、社会、文化背景等方面的影响。 从认知观点看,AI应同时开展对逻辑思维、形象思维和灵感思维的研究 人工智能PPT全文共39页,当前为第7页。 8 智能模拟的方法和技术研究(1/2) 机器感知 就是要让计算机具有类似于人的感知能力,如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉 机器视觉(或叫计算机视觉):就是给计算机配上能看的视觉器官,如摄像机等,使它可以识别并理解文字、图像、景物等 机器听觉(或叫计算机听觉):就是给计算配上能听的听觉器官,如话筒等,使计算机能够识别并理解语言、声音等。 机器感知相当于智能系统的输入部分。 机器感知的专门的研究领域:计算机视觉、模式识别、自然语言理解 机器思维 让计算机能够对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工 逻辑思维 形象思维 灵感思维 人工智能PPT全文共39页,当前为第8页。 9 智能模拟的方法和技术研究(2/2) 机器学习 让计算机能够像人那样自动地获取新知识,并在实践中不断地完善自我和增强能力。 机器学习方法:机械学习、类比学习、归纳学习、发现学习、遗传学习和连接学习等 机器行为 让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力,如走、跑、拿、说、唱、写画等。 相当于智能系统的输出部分。 智能系统与智能机器 无论是人工智能的近期目标还是远期目标,都需要建立智能系统或构造智能机器 需要开展对系统模型、构造技术、构造工具及语言环境等研究 人工智能PPT全文共39页,当前为第9页。 10 AI研究中的不同学派不同学派 符号主义学派5 821浏览¥ 11.90
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