【AI系统】模型压缩基本介绍
模型压缩旨在通过减少存储空间、降低计算量和提高计算效率，降低模型部署成本，同时保持模型性能。主要技术包括模型量化、参数剪枝、知识蒸馏和低秩分解，广泛应用于移动设备、物联网、在线服务系统、大模型及自动驾驶等领域。
《无线网络架构与人工智能实时性：深度融合与未来展望》
在数字时代，人工智能（AI）已渗透到安防、家居、医疗、金融等多领域，其影响力无处不在。无线网络架构作为数据传输的关键支撑，与AI的实时性需求紧密相连，二者融合推动技术迈向新高度。Wi-Fi、蜂窝网络（4G/5G）、Mesh网络各具特点，分别通过提升速率、降低延迟和增强健壮性，确保AI应用高效稳定运行。未来，6G和量子通信将进一步优化无线网络，满足AI的实时性需求，开启智能新时代。
首篇《深度学习不确定性量化: 技术、应用与挑战》2020综述论文，61页pdf582篇文献
在优化和决策过程中，不确定性量化(UQ)在减少不确定性方面起着至关重要的作用。它可以用于解决科学和工程中的各种实际应用。贝叶斯逼近和集成学习技术是目前文献中使用最广泛的两种UQ方法。
在任何基于人工智能的系统中，以一种值得信赖的方式表示不确定性是非常可取的。通过有效地处理不确定性，这样的自动化系统应该能够准确地执行。不确定性因素在人工智能中扮演着重要的角色
深度学习应用领域有哪些？
深度学习在各种领域中都有广泛的应用，它的强大特性使其能够处理大量复杂的数据并进行高级的模式识别，从而改进了各种任务的性能和效率。
未来出行的智能革命：自动驾驶技术的现状与前景
在科技迅猛发展的今天，自动驾驶技术正逐步从科幻走进现实。本文将深入探讨自动驾驶的技术原理、当前发展现状以及未来的应用前景。我们将从感知、决策和执行三个核心层面剖析自动驾驶系统的工作机制，并讨论其在不同场景中的应用。同时，通过分析技术发展面临的挑战和瓶颈，我们展望了自动驾驶技术的未来图景，并思考其可能对社会、经济和法律等方面带来的深远影响。
自动驾驶汽车中的AI：从概念到现实
【10月更文挑战第31天】自动驾驶汽车曾是科幻概念，如今正逐步成为现实。本文探讨了自动驾驶汽车的发展历程，从早期的机械控制到现代的AI技术应用，包括传感器融合、计算机视觉、路径规划和决策控制等方面。尽管面临安全性和法规挑战，自动驾驶汽车在商用运输、公共交通和乘用车领域展现出巨大潜力，未来将为人类带来更安全、便捷、环保的出行方式。