典型的交通錐是帶螢光的紅、藍、黃、綠等警示色之錐形或柱形的路標，大多是由合成樹脂製成，為增加駕駛者對其可視度，交通錐一般會附加反光帶條。
憑藉強大的感知系統，對障礙物以及動態物體識別、追蹤、過曲率彎道等日常使用場景表現優異。 但在細節的優化中，我們發現新部分新秀在智能化體驗的思路也能夠爲 Model 3 做參考。 IX3 有了 Mobileye EyeQ4 芯片以及前視三目攝像頭的加入擁有了強大的感知能力，包括對動態物體的檢測識別、跟車追蹤能力，例如跟車過無標線十字路口、識別障礙物等。
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而 ID.4 CROZZ 、iX3 也重提人機共駕的理念，在「最大程度上保留駕駛者作爲第一標準」。 當輔助駕駛系統開啓時人爲可以隨時介入，包括打燈變道、人爲提速、調整方向盤等行爲，系統始終保持 stayby 狀態，在人爲完成調整後輔助駕駛系統又重新工作。 而在有車佔道以及車道障礙物識別上，考驗的是系統的物體識別、分析與決策效應，顯然當前三者的輔助駕駛系統對於除了車輛、行人傳統的障礙物識別外，對於其它障礙物識別有限，雖 Model 3 能夠精準識別障礙物，但是同樣不能做出制動動作。 除了城市的全速域自適應巡航與跟車體驗，在輔助駕駛系統中還有車道居中功能，系統通過識別車道線可實現自動糾正偏離。 我們在一條封閉式道路中做了一個不規則標線測試，單車道標線開口由大變小，並具備有曲率彎道，我們模擬日常城市複雜道路，並考驗輔助駕駛系統 LCC 的開啓以及居中能力。
- 蓮花杯、飛魚脆皮、朱古力、蛋奶批、紅綠燈、香芋甜筒、紅綠豆批……叫不出這些雪糕名字的，一定不是廣東人。
- 爲做好颱風防抗工作，泉州電信全部中層人員在崗在位，嚴格做好排班，維護人員、黨團先鋒隊員奔赴受災現場，全力搶修通信網絡，確保恢復網絡穩定運行。
- 傑夫持有佛羅里達州立大學的通信信息、羅格斯大學的社會媒體營銷研究生證書以及 Utica 學院的網絡安全與計算機取證碩士學位。
- 據路政署守則，交通圓柱跟道路用雪糕筒一樣所需的高度是按道路的車速限制劃分，70公里或以下最小高度為750毫米，80公里或以上為1000毫米，柱身中間的白色部分必須可以反光。
- 在當前，我們看到深度學習下所應用的「高階智能駕駛」需要強依賴於數據的廣度與深度，進化的能力尚處於最初期。
比如，三維世界通過 ego motion 在後端去關聯；或者在前端，通過兩個相機座標系之間的 ego motion 將 3D 信息疊加進去，然後在 2D 特徵上面去做任務。 另一類是在前端，通過 Frustum（視錐）的方式，2D 特徵上面直接加入 3D 信息，PETR 的一系列工作就是這方面的研究。 在有了 Transformer 之後，它天然提供了一種機制，可以利用 Transformer decoder 中的 cross-attention（交叉注意力）機制，架接 3D 空間和 2D 圖像空間的關係。
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值得一提的是 ID.4 CROZZ 最大程度保留人爲控制方向盤的權利，人爲介入時不需要任何力度，也不會像 iX3 出現人與機器「搶奪」方向盤的行爲，特別是在長途巡航中降低「冷汗指數」。 在測試中，ID.4 CROZZ 與我們在日常行駛體驗一致，頗具驚喜。 「在三車對比下，ID.4 CROZZ 的剎車動作具線性，另外在前車緩慢剎停時 ID.4 CROZZ 也有緩行跟停動作，貼合我們日常駕駛習慣」。 三者都擁有一個不錯的反應時間，其中表現最佳的依舊爲 ID.4 CROZZ 雪糕筒2025 ，反應時間僅爲 1.22s， iX3 的反應時間爲 1.86s，Model 3反應時間爲 1.93s。
此外，就是通過 BEV + Transformer 實現不依賴相機參數的平臺化。 我們希望做出的 BEV + Transformer 架構能夠適配多個相機、不同相機，以及不同相機的選型、內參、外參等等因素，提供一個真正平臺化的產品。 在 Local Map（局部地圖）之外，Nullmax 的多相機 BEV 方案同樣還包含了 3D 車道線檢測、3D 目標檢測等方面的任務。 我們近期在 3D 車道線檢測方面的工作之一，就是設計稀疏曲線查詢進行 3D 車道線的檢測。 在 Apollo 數據集上，Nullmax 的 3D 車道線檢測方法對比 PersFormer，效果進一步提升。
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它可以爲感知、融合、決策、定位、測試等環節提供全方位的幫助，實現持續不斷的迭代升級，驅動自動駕駛的整個系統自主成長。 特別是在感知層面，尤其是視覺感知當中，自主成長系統發揮了巨大作用。 新的智能賽道正劃分出差異化的局面，特斯拉的智能駕駛依舊擁有強大的視覺感知、識別以及決策能力，而對於傳統車企此次「反攻戰」而言，依舊給予我們衆多驚喜。 ID.4 CROZZ 則在這個項目中表現最優，包括 1.94m 的最短跟車距離以及 1.22s 的反應時間，另外在跟車舒適性上的表現也出乎我們的意料，我們在實際跟車體驗中也認爲 ID4.CROZZ 更貼合人類日常的駕駛習慣。
- 在傳統的 CNN（卷積神經網絡）層面，天然的想法就是去做純粹的端到端方法。
- 區別一個廣州人住在珠區還是非珠區，只需要判斷他們喫雪糕的主要品類就可以了。
- 例如「在無跟車過無標線十字路口時，Model 3 方向盤由於丟失車道線會出現幅度擺動，而在跟車過十字路口下，如果遇到前車變道，此時Model 3 也會隨着前車軌跡偏離十分危險」。
- 而對於當前 L2 級別的輔助駕駛而言，我們依然需要有一個客觀的評判與選擇標準。
- 11、語言發育受到影響，說話的語言邏輯不好，說話詞不達意。
最早的交通錐可追溯至1914年由 Charles P. Rudebaker所製造的混凝土交通錐[1]，而從近代起，交通錐則採用熱塑性塑膠或橡膠並配以鮮豔的警示色便於道路使用者在遠距離觀察，經回收的聚氯乙烯也能用於製造交通錐[2]。 “當然，‘海洋垃圾桶’目前還不能收集一切垃圾，但它確實是（海洋污染治理上）一個積極的進展，海洋污染治理是一個宏大的任務，但這個任務可以完成，我們正是在做着這件事情。 這個方法利用 Transformer 的機制，實現了輸入一張圖片，輸出三維空間的車道線結果。 我們在將這一方法擴展到實際的量產項目中，用於 BEV 上車道線檢測的一些工作。 同樣的，Nullmax 也將 3D 目標檢測的一些工作擴展到了量產應用中，特別是在低算力平臺上進行 BEV 視角的檢測。
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“數千個電子郵件、數百場會議、幾十種理念，以及之後的三輪討究，我們把自己的想法都分享了出來。 ”但是，他們仍然遵循指導方針進行，還需要你參與到貢獻中來。 雪糕筒 一碗一塊錢的菠蘿冰，能在冰室喫上一個下午，等到刨冰快化乾淨了的時候再一臉捨不得的一口嗦光。 還有美利權的招牌炸雪糕，外面用麪粉裹着炸出來的脆皮，入口外酥裏涼，讓你感受什麼叫真正的童叟無欺冰火兩重天。 因爲五羊甜筒的“蓋子”上通常都會沾到一些巧克力和花生碎，扭一扭是爲了將巧克力和花生碎的“損失”減到最少。 別小看這個小小的“扭”，箇中高手甚至能夠做到一顆花生碎都不沾，它所需要的專注力絕對不亞於堆一千塊以上的多米諾骨牌。
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傑夫持有佛羅里達州立大學的通信信息、羅格斯大學的社會媒體營銷研究生證書以及 Utica 學院的網絡安全與計算機取證碩士學位。 VLC 是一款無處不在的媒體播放器，它神奇地出現在很多人的桌面電腦上，讓很多人體驗到了開源，即使不知道它是開源的。 VLC 是由總部在法國的 VideoLAN 組織所支持的 VideoLAN 項目的一款產品。 VideoLAN 源自 1996 年在法國中央理工大學的一個學生項目。 根據維基百科的描述，這個交通錐標圖標參考了由法國中央理工大學的網絡學生協會收集自巴黎街道上的交通錐筒。 最初的手繪 Logo 在 2006 年由 Richard Oistad 重新進行了渲染。
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面對超強颱風，泉州通信行業員工勇擔通信保障職責，全市上下聞“汛”而動，全面啓動防颱風應急保障響應進入防颱戰備狀態！ 各單位均已建立抗臺聯絡機制，完成搶險隊伍待命和油機油料等各種防汛物資的儲備，累計配備油機2417臺；衛星電話68臺；搶修人員2048人。 另一方面加強政企聯動，入駐市防指綜合保障組和宣傳報道組，派駐兩人在市防指24小時輪值，協調移動、電信和聯通三家企業發送防颱公益短信，26日前已累計發送短信3500萬條。 1688.com上所有雪糕筒內容（包括但不限於文字，商品，圖片等）均是1688平臺所有，採用請聯繫1688相關商務合作進行合法使用，我們堅決抵制雪糕筒商品、圖片、文字等內容的複製、採集等行爲，並且保留追究權利。 據路政署守則，道路用雪糕筒所需的高度是按道路的車速限制劃分，70公里或以下最小高度為750毫米，80公里或以上為1000毫米，筒身中間的白色部分必須可以反光，而紅色部分可以是反光或螢光表面。
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爲了喫冰專門搞出一套完整冰室文化的，只有硬核喫貨廣州人了。 無論從製冰成本還是製冰手藝而言，都是一般人無法輕鬆搞定的東西。 當一個土生土長的廣東人在說五羊牌雪糕的時候，他們在說什麼？ 對他們來說，五羊不只是一種雪糕的品牌，還包括夏天的冰室、打着五羊logo的方形冰櫃，沒有空調的房間和一根雪糕就可以慰藉的涼意，樓下阿公阿婆開的士多和一塊五就可以買到的簡單快樂。 從甜筒、杯類、雪批到家庭裝，五羊雪糕的產品不僅品類豐富，而且口味繁多。 除了香芋、哈密瓜、芒果這種大衆口味的甜筒，還出了極具嶺南特色的雙皮奶味、荔枝味、芝士烏龍茶味。
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7月28日9時55分，第5號超強颱風“杜蘇芮”在福建泉州晉江沿海登陸，中心附近最大風力15級（50m/s）。 作爲“一手颱風”，“杜蘇芮”爲有歷史記錄以來登陸泉州最強、登陸福建第二強的颱風，所到之處狂風暴雨肆虐，多地電力、交通大面積癱瘓，對當地通信設施造成較大破壞，部分通信基站、機房被淹，通信網絡遭受嚴峻考驗。 旅居日本的臺灣作家「魚漿夫婦」近日於facebook專頁轉載1張截圖，提醒女生下班後不要獨自去便利店買雪糕，否則有機會被變態者鎖定，對方會在暗處觀察，並且冒出邪惡念頭，「買冰淇淋，看來她家離這很近。只買1個的話，她身邊應該沒有其他人」。
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在自動駕駛中，BEV（鳥瞰圖）視角下的感知輸出，能夠更好地爲規劃、控制等下游任務服務， 因此 BEV 感知也成爲了當前自動駕駛研發的一個重點方向。 具體來說，相機數據的 2D 圖像空間，與規控等下游任務的 3D 車體座標系，是兩種差異巨大的空間表徵方式。 它們就像是兩個不同的世界，圖像空間的感知結果需要解算到車體座標系中，才能被下游的任務使用。
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收集一些少見的樣本，比如錐形筒相關的場景，其實依然很難。 所以我們當初的想法是，既然擁有大量沒有錐形筒的真實場景，那麼能不能將錐形筒的 mask（掩膜）貼到這些真實場景圖片上面，幾乎零成本地自動生成大量少見樣本呢？ 在線的 trigger 方面，包括有人機一致性、時序一致性、多傳感器一致性、多算法一致性、指定特殊場景等不同類型的設置。 如果遇到變道失敗、傳感器之間結果不一致、算法結果不一致等等情況，那麼就會觸發相應數據的收集。 舉個例子 ，一個障礙物在時間維度而言，既不可能憑空消失，也不可能憑空出現，這就是時序的一致性。 另外一個例子，就是同樣的一張圖片，用不同的算法進行一致性的校驗。
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家長朋友們可以對照一下，看我們的孩子有沒有以上的外在行爲和表現，如果有兩條以上的一定要了解是孩子的前庭功能出現了問題，就需要進入專業的機構進行調整和訓練了。 1、很多孩子很聰明，做什麼都沒有問題，但是在學習時，閱讀和計算可難住了他。 很多家長不理解，孩子爲什麼做題時總是表現很軸，用俗語說就是大腦不轉彎，一個題型轉化一種說法就不會做了。 2、旋轉後眼球震顫時間短，抱起孩子做原地旋轉，大約10圈後，看孩子的眼球有沒有來回左右或上下顫動，如果有時間短，或根本沒有，說明前庭功能失調。 4、大運動比較笨拙，平衡感不好，在摔倒時總是臉着地，不會用手去保護自己。
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ID.4 CROZZ 在脫手接管提醒中較爲全面，包括有文字、漸進式長鳴、圖標提醒，在退出狀態時文字信息以及圖標提醒。 而 ID.4 CROZZ 與寶馬 iX3 的開啓方式也較爲便捷，可直接一鍵式開啓，相比撥杆更貼合人機工程學。 完成了品牌的塑造並形成一定的影響力之後，一個簡單的 Logo （比如說耐克旋風一樣） 就會成爲這個品牌的強大廣告。
也可以定做廣告式錐套，為自己公司打廣告等，省錢又醒目；底座分橡膠和塑膠兩種可選。 據路政署守則，交通圓柱跟道路用雪糕筒一樣所需的高度是按道路的車速限制劃分，70公里或以下最小高度為750毫米，80公里或以上為1000毫米，柱身中間的白色部分必須可以反光。
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第二段視頻，展示在人流比較多的窄巷，當中有大量運動和靜止的車輛，以及很有挑戰的行人、電瓶車目標，這類中國特色場景下的 BEV 視角檢測效果。 目前，Nullmax 正在開發多相機 BEV 方案，打造 BEV-Transformer 的自動駕駛整體架構。 這些方法的 query 機制也有所不同，既有顯式構建 BEV Feature Map，dense query（稠密查詢）的機制；也有輕量級的 sparse query（稀疏查詢）機制，應用在目標檢測等方面。 另外，如何在工程層面去設計形成一個 Memory Bank（記憶庫），處理時序層面的信息，也有兩類不同的方式。
而 iX3與 Model 3 表現也不賴，基本能夠提前識別車輛到跟停過程，不會存在急剎、點剎等突兀行爲。 在過去我們體驗的多數車型都會有明顯的識別前車、點頭急剎，整個跟車體驗不佳，這也考驗了車輛對於前車的提早識別、制動決策能力。 在當前 XCX-Pilot Test 中，針對雪糕筒等其它障礙物的靜止識別尚處於一個複雜具備難度的場景，目前只有極少數車型例如特斯拉能夠識別處理。 Model 3 能夠精準識別雪糕筒，並且帶有避讓動作，但未能完成制動剎停。 在有車佔道情況下，我們劃分爲三種情況，包括有靜止車輛壓車道線佔道、靜止車輛 30% 車身佔道以及靜止車輛 50% 車身佔道，看三者對佔道車輛的識別能力以及決策能力。 而電容監測技術取代了過去的物理反饋控制，不僅利於操作，更能實現精細化控制，駕駛着只需要手搭在方向盤即可，不需要用力緊握，此外電容監測上離手監測的反應相比傳統方式更快。
雪糕筒: part.2 廣州人的命都是冰室給的
第一類就是 BEVFormer、BEVerse 這樣的機制，Memory Bank 裏存 BEV 特徵；第二類是像 雪糕筒2025 PETR、UniFormer 的機制，Memory Bank 當中存的是圖像特徵。 如何設計和高效利用 Memory Bank，在工程中是極有挑戰的一項工作。 此外，我們也可以在 BEV + Transformer 的基礎上，加入 temporal（時間）的信息。 具體來說，就是利用 雪糕筒 temporal 當中的 ego motion（自運動）信息。
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那你就錯了，海洋塑料垃圾最終的受害者還是人類本身——科學家指出，如果你天天喫海鮮，那麼這意味着你一年可能吞下了多達1.1萬個塑料微粒。 皮特和安德魯在西班牙帕爾馬設計從業者聚集的“大海”設計工業中心落腳，從2008年開始，他們在這裏租了一個倉庫進行設計、實驗，並在附近的碼頭進行產品試驗。 小小的“海洋垃圾桶”在10年間經過了不斷的嘗試和改進，被廢掉的實驗產品堆滿了幾個倉庫。
比如 freespace 和障礙物相互校驗，可行駛區域當中不應存在障礙物，否則的話就是漏檢。 此外，運用多種算法校驗來篩選難樣本，也是非常重要的手段。 比如行駛在路面的車輛，如果只檢測出車輪，但沒有檢測出車輛，那麼極有可能這是一個比較難的樣本，比如塗裝車、挖掘機、平板車等等罕見的車輛。
雪糕筒: DREYER’S® D-COLLECTION™ 雪糕杯
BEV 的 query 可以生成圖像特徵上面的一個參考點，以及它的權重、採樣點。 在 nuScenes 數據集上，BEVSegFormer 相比於 HDMapNet，效果提升了 10 個百分點。 這裏播放的視頻展示了 BEVSegFormer 在 nuScenes 數據集和 Nullmax 自有數據上的算法效果，當中既包含 6 個相機的效果，也包含擴展到單個相機的效果。 在 ICRA 2022 上，Nullmax 同樣也提出了一種生成虛擬樣本的方式，通過混合數據增強的方法，解決罕見目標檢測的難題。 因爲對自動駕駛而言，即使專門去篩一些數據，獲得的數據量仍可能還是很小。
雪糕筒: 感知算法助力行泊一體的高效落地
而 BEV 感知可以直接將圖像上的信息解算到 BEV 空間下，置入車體座標系之中，滿足下游任務的開發需求，並且能夠更好地進行空間、時間的融合。 對於自動駕駛而言，數據具有至關重要的技術驅動作用，通過數據閉環高效收集、利用海量的真實數據，是自動駕駛研發和落地的一項核心能力。 與此同時，在無法充分獲得所需真實數據的情況下，大規模地生成虛擬樣本也是一種可行的方式。 BEV 視角的感知輸出，可以更好地服務自動駕駛的下游任務，關鍵在於如何從 2D 雪糕筒2025 圖像中恢復出 3D 空間的信息。 在 Transformer 到來以後，Attention 機制能夠很好地完成 2D 到 3D 關係的架接，BEV + Transformer 成爲了一種極具前景的技術架構。 在這些方面，Nullmax 均進行了大量研究工作，並在實際量產項目中已經開始了部分技術的應用。
