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- DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0 深度学习,卷积神经网络,Matlab工具箱 参考文献: [1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006 [2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998 [3] https://github.com/rasmusberg
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- CNN - 主程序 参考文献: [1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006 [2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998 [3] https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox 作者：陆振波 电子
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- 自动驾驶辅助系统中基于视觉的车道检测和跟踪框架研究-自动驾驶辅助系统中基于视觉的车道检测和跟踪框架研究 Automatic driving assistance systems lane detection and tracking based on Visual framework
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- [原创]混沌分析,聚类分析,支持向量机,群体智能优化,深度学习(卷积神经网络)Matlab工具箱全开源版本下载 作者: 陆振波 毕业院校：海军工程大学，船舶与海洋工程(水声工程)，博士 精通方向：信号处理，图像处理，人工智能，模式识别，支持向量机，深度学习，机器学习，机器视觉，群体智能，非线性与混沌，Matlab与VC++混编，大数据 擅长技能：团队激励，战略规划，企业文化，组织架构，C，C++，Matlab，OpenCV，并行计算，图像处理，智能视觉，卷积神经网络，人脸检测，行
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- Advanced Driver Assistance Systems. CONSULTANCY REPORT
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智能驾驶车平台源码分析
- 智能驾驶车平台源码分析，包括环境感知，决策规划控制。(Intelligent driver platform source code analysis, including environmental perception, decision-making, planning control.)
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- 实现ADAS中道路检测的算法.具有非常实用的价值。(The algorithm of road detection in ADAS is realized.)
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GPU和虚拟化技术对ADAS平台的重要性
- 近几十年来，图形处理器(GPU)已从最初作为大型电玩的视频显示适配器演进为一个强大的计算中心，并且正在推动人工智能和机器学习的发展，包括从石油和天然气勘探到自然语言处理等众多领域的计算工作。如今，GPU正在自动驾驶和先进驾驶辅助系统(ADAS)技术的发展中扮演着越来越重要的作用。
GPU可以为汽车ADAS带来什么
- 当今汽车行业最受关注的话题之一是先进的驾驶辅助系统(ADAS)，该系统可以多种方式帮助驾驶员处理潜在问题。它们可以为驾驶员提供视觉和听觉警告，也可以控制制动器、加速器和转向装置，使汽车远离危险。