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标签：自动驾驶汽车

行人密度图

可搜索的地面真相：在自动驾驶汽车开发中查询不常见的情况

Khalid Ashmawy-
在开发Uber的自动驾驶汽车系统时，工程师找到了一种方法，可以在代表现实世界中的传感器数据中识别边缘案例方案。
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SBNET：利用激活块稀疏性来加快卷积神经网络

Mengye Ren-
Uber ATG多伦多开发了稀疏块网络（SBNET），这是一种用于TensorFlow的开源算法，以加快我们3D车辆检测系统的推断，同时降低计算成本。
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Uber ATG工程一百万英里的旅程

Poornima Kaniarasu-
Uber ATG的Poornima Kaniarasu分享了她如何在我们的自动驾驶汽车后面开发机器学习技术的“地方”。
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