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2024
10-152024
10-142024
10-122024
10-102024
09-29數據隱私和匿名化:PIPL與GDPR下,如何確保數據合規?(一)
自動駕駛技術的快速發展伴隨著數據隱私保護的嚴峻挑戰。中國《個人信息保護法》(PIPL)與歐盟《通用數據保護條例》(GDPR)為自動駕駛數據合規設立了高標準。本篇文章將帶大家深入探討PIPL與GDPR的異同點,期望能夠幫助車企更好地理解并應對數據隱私保護法規的挑戰,推動自動駕駛行業健康發展。一、自動駕駛數據合規挑戰2021年8月20日,中國發布了一項重要的數據保護法,即《個人信息保護法》(PersonalInformationProtectionLaw,PIPL)。圍繞數據隱私,將零碎的立法統一并2024
09-262024
09-26GSG-8 Gen2生成多達2000個信號,可用性大大增強!
在當今快速發展的全球導航衛星系統(GNSS)領域,技術的不斷進步和復雜度的日益提升,對導航設備的性能、可靠性以及韌性提出了新要求。無論是航空航天還是交通運輸、地理信息測繪等行業,都高度依賴于精準、穩定的GNSS信號來實現定位、導航和授時(PNT)功能。然而,在實際應用中,GNSS信號容易受到多種因素的影響,如大氣層干擾、多路徑效應、甚至人為的干擾等,這些都可能對導航系統的準確性造成嚴重影響。因此,為了驗證和優化GNSS接收機的性能,評估其在各種復雜環境下的表現,以及確保導航系統的韌性和可靠性,G2024
09-24康謀分享 | 直面AD/ADAS快速開發挑戰:IVEX自動駕駛場景管理及分析平臺!
過去十年,自動駕駛和高級駕駛輔助系統(AD/ADAS)軟件和硬件的開發成為了各大汽車公司的主要投資目標之一。各大汽車公司對AD/ADAS持續不斷的投資加快了AD/ADAS組件的開發周期,但也揭示了目前需要解決的重大挑戰——如何快速了解開發AD/ADAS組件中的車輛行為,以便進行改進!一、方案背景由于AD/ADAS的運行環境很復雜,從仿真到真實駕駛,任何AD/ADAS組件的每次更改都需要根據大量場景進行驗證。然而,場景數量龐大且每天都在增長,傳統的機器人開發支持工具(如RVIZ)無法滿足我們的需求2024
09-14康謀分享| Nerf和3DGS神經重建技術在自動駕駛模擬中的應用
驗證自動駕駛軟件需要數百萬公里的測試。這不僅意味著系統開發周期長,而且系統的復雜度也會不斷增加,同時,大規模的實車測試也會耗費巨量的資源并且可能會面臨未知的安全問題。aiSim這樣的虛擬仿真工具可以減輕真實世界測試的負擔。AD和ADAS系統依靠閉環驗證來確保安全性和性能。然而,實現閉環評估需要一個能夠準確代表真實世界場景的3D環境。雖然這些3D環境可以由3D設計工程師手工構建,但這種方案很難解決Sim2Real的差距并且在可擴展方面存在一定的局限性。為此,本文為您介紹神經重建如何打破限制,在自動2024
09-142024
09-112024
09-112024
09-102024
09-092024
09-022024
09-022024
08-27康謀分享 | 在基于場景的AD/ADAS驗證過程中,識別挑戰性場景!
基于場景的驗證是AD/ADAS(自動駕駛和高級駕駛輔助)系統開發過程中的重要步驟,它包括對自動化系統進行一系列預定義場景的測試。測試中包含的場景越多,尤其挑戰性場景越多,人們對正在測試的AD/ADAS系統的信心就越高。一、現有問題真實世界駕駛記錄是挑戰性場景的重要來源,但這一過程往往成本高昂且繁瑣。大多數情況下,真實世界駕駛記錄中包含許多“空駛里程”,即沒有任何值得關注的事情發生的里程(例如車輛在空曠的道路上直線行駛且天氣條件良好)。“空駛里程”對AD/ADAS系統的驗證貢獻微乎其微,一支小型的2024
08-222024
08-20德思特分享 | TS-M4i系列數字化儀利用GPU加速實現高效塊平均處理
一、應用背景塊或分段內存平均模式常用于在不同應用當中,移除信號中不相干的噪聲。不管是哪家的數字化儀制造商,幾乎所有基于FPGA實現的塊平均模式都會受到塊或者段內存大小的限。該限制一般取決于FPGA的容量,最大樣品量通常在32k到500k之間。本文將展示如何使用德思特TS-M4i系列數字化儀的高速PCIe流模式來在軟件中實現塊平均處理,從而突破FPGA的限制。我們用了TS-M4i.2230(1通道,5GS/s,8位垂直分辨率,1.5GHz帶寬)作為例子,對比硬件和軟件進行塊平均處理的效果。二、什么2024
08-19以上信息由企業自行提供,信息內容的真實性、準確性和合法性由相關企業負責,化工儀器網對此不承擔任何保證責任。
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