达优高科 一、观闲智能马桶和箭牌那个好？
观闲智能马桶和箭牌都是知名的卫生洁具品牌，但哪一个更好要看你的具体需求和预算。你可以考虑以下因素来做出选择：
预算：确定你的预算范围，看哪个品牌和型号更符合你的财务情况。
功能：比较两者的功能，如冲水方式、座圈加热、座圈清洁、烘干功能等。选择适合你需求的功能。
质量和耐用性：查看用户评价和品牌声誉，了解产品的质量和耐用性。
安装和维护：考虑产品的安装和维护要求，确保符合你的条件。
附加特性：比较任何额外的特性或技术，例如智能控制、节水功能等。
最终的选择将要看你个人的偏好和需求。
二、魏牌蓝山智能辅助驾驶怎么样？
存在一定优势，但仍需改善。魏牌蓝山智能辅助驾驶技术可以在车道偏离和前车碰撞等情况下提供及时的警报和纠正操作，有助于提升驾驶安全性。然而，智能辅助驾驶技术仍然存在诸多不足，比如在复杂路面、恶劣天气等条件下的准确性和实用性有待提升，同时对于一些特定情况的应对能力也有所不足。此外，在使用中可能对驾驶员的驾驶习惯、驾驶技能造成依赖性，需要注意使用的适宜性。因此，技术提升和安全性保障都需要进一步加强，才能更好地服务驾驶者。
三、深圳观澜泗黎路限牌限行吗？
亲，在泗黎路乘坐“M213路”到“竹村站”下车，换乘“M338路”到“清湖地铁站”下车，清湖地铁站就是地铁龙华线了。
四、观叶识花：快速下载智能植物识别APP，让你的扫一扫更智能
随着人们对于植物了解和兴趣的增加，植物识别APP成为了越来越受欢迎的工具。想要更快捷、准确地识别植物吗？不妨试试智能扫一扫识别植物APP吧！
智能扫一扫识别植物APP的功能
智能扫一扫识别植物APP是一款基于图像识别技术的APP，通过使用手机相机扫描植物叶片、花朵或其他特征，即可获取准确的植物信息。以下是该APP的主要功能：
- 快速识别：智能算法能够在秒级内完成图像识别，识别速度极快。
- 准确度高：APP的图像识别引擎经过精心培训，能够提供高准确性的植物识别结果。
- 丰富数据库：APP内置了大量的植物图片和相关信息，覆盖了数千种植物。
- 详细信息：每个识别结果都会提供详细的植物信息，包括植物的名称、分类、特征等。
- 社区分享：用户可以将自己识别的植物分享到社区，与其他植物爱好者进行交流。
如何下载智能扫一扫识别植物APP
下载智能扫一扫识别植物APP非常简单，只需要按照以下步骤操作：
- 打开手机应用商店，如苹果App Store或安卓应用商店。
- 在搜索栏中输入“智能扫一扫识别植物”或相关关键词。
- 点击搜索结果中的“下载”按钮。
- 等待下载和安装完成。
使用智能扫一扫识别植物APP的步骤
使用智能扫一扫识别植物APP非常简单，只需要按照以下步骤操作：
- 打开下载好的智能扫一扫识别植物APP。
- 允许APP使用相机权限。
- 将手机相机对准要识别的植物叶片、花朵或其他特征，点击快门按钮进行拍摄。
- 等待APP完成图像识别，即可看到识别结果。
- 查看识别结果的详细信息，并可以选择将其分享到社区。
通过下载智能扫一扫识别植物APP，你将拥有一个方便快捷的工具，帮助你识别植物并了解它们的各种信息。赶快下载吧，体验智能扫一扫的乐趣！
谢谢您的阅读，希望本文能帮助您更好地了解并使用智能扫一扫识别植物APP。
五、路畅ELINK手机互联：让驾驶更智能、更便捷
什么是路畅ELINK手机互联？
路畅ELINK手机互联是一种新型汽车科技，它将智能手机与车辆的信息娱乐系统连接起来，使驾驶者能够通过手机控制车辆的一些功能，或者通过车辆的信息娱乐系统使用手机的应用程序，促进了手机和车辆之间的互联互通。
路畅ELINK手机互联的工作原理
路畅ELINK手机互联通过无线连接方式将智能手机与车辆的信息娱乐系统连接，使得手机的一些功能可以在车辆上得以应用。用户可以通过车载屏幕或者语音控制系统来操作手机应用，在不影响驾驶安全的前提下享受更多便捷的服务。
路畅ELINK手机互联的功能与特点
路畅ELINK手机互联能实现电话、导航、音乐、信息等多方面的互联，方便驾驶者在驾驶过程中获取手机的相关信息，如导航、播放音乐，接听来电等操作。而且，路畅ELINK还可以通过手机应用来控制车辆的一些功能，例如远程开锁、空调控制等，使驾驶更加智能便捷。
路畅ELINK手机互联带来的便利
路畅ELINK手机互联的出现，有效弥补了车辆信息娱乐系统功能的不足，让驾驶者可以在行驶过程中更方便地使用自己的智能手机。无需抬起手机就能获取相关信息，大大提高了驾驶者的行车安全性和行车便捷性。
结语
路畅ELINK手机互联的普及将让我们的驾驶更智能、更便捷。相信随着科技的不断进步，将会有更多的汽车科技将我们的汽车与智能手机连接得更加紧密。
感谢您阅读本文，希望能为您对路畅ELINK手机互联有更深入的了解。
六、魏牌蓝山智能驾驶手机导航能投到车屏幕上吗？
可以。因为魏牌蓝山智能驾驶手机导航支持无线投屏功能，通过连接车载娱乐系统，可以将手机屏幕上的导航地图和路线指引等内容投到车屏幕上，方便驾驶者使用。此外，还可以通过语音控制和手指触控来进行导航操作，提高了驾驶安全性和便利性。
七、深圳梅观路限外地牌吗，我是惠州牌皮卡车，想开过去市儿童医院经过梅观路会有限行吗？
整个深圳市上下班高峰期都限外地牌，如果那条路上没有监控～也劝你还是别试了，没必要跟钱过不去。
八、汽车经过颠簸路驾驶室有像卡牌晃动的子响声？
1、这个有可能是玻璃槽里玻璃渣没清理干净，或者是玻璃安装质量有问题，建议您可以把车开到福耀授权的门店请专业的技师看下具体是什么原因造成的。
2、一般形式在颠簸路面，车身的重力不平，导致一些零件轻微的摩擦，一般没问题的。
3、行驶在颠簸的路面上就会有一定的异响声音，这个是很正常的。
九、腾讯科技（Tencent）腾讯路宝盒子智能驾驶伴侣五菱宏光怎么装？
路宝盒子插在车的OBD接口上，客户端软件装在手机上，通过蓝牙配对连接后即可使用
十、如何看待魏牌 CMO 乔心昱称「真的不是装了激光雷达，就是真上车」？怎样才算真正有实力的智能驾驶？
乔心昱这么说是因为激光雷达是为了城市辅助驾驶而准备的，现在各种激光雷达的上车算是“预装”。虽然激光雷达车型已经上市了一堆了，但目前已经实现的高速辅助驾驶并不需要用上激光雷达，而需要用上激光雷达的城市辅助驾驶还没有一家车企落地，消费者并没有真正享受激光雷达带来的价值。
辅助驾驶作为现阶段智能汽车最大的卖点，可以帮助乘客从从A到B实现不干预的自动驾驶，系统会自动规划路线、自动加减速、自动变道。
辅助驾驶场景可以大致分为两块：高速和城市。高速由于是封闭道路，实现辅助驾驶难度相对较容易，所以绝大多数车企的辅助驾驶都纷纷优先选择先落地高速。但我们也知道，绝大部分人买车用车的场景其实是在城市，只有城市也实现了辅助驾驶，辅助驾驶的实用价值才会大大提升。于是城市辅助驾驶这一场景是智能汽车的下一个兵家必争之地。
不同于高速，城市有大量红绿灯、环岛、并线的操作，车道线也常常不清晰，同时城市路况经常人车混行，因此也需要更强的感知器件来识别不同交通参与者，于是我们看到激光雷达作为一种强力的感知元件，在近几年批量上车。
装激光雷达是为了更好地实现城市辅助驾驶，现在城市辅助驾驶还没有一家实现，这种软件未定，硬件先行的批量上车也叫“前装量产”。虽然激光雷达是被装上了车，但现在就算是城市辅助驾驶的Demo，发布的车企也屈指可数（小鹏、华为、智己、魏牌）。
激光雷达的价格不菲，消费者花大价钱购买回来，系统却迟迟不启用，显然是不划算的。购买包含激光雷达车型需要去关注车企落地城市辅助驾驶的时间表，这样才知道自己花的钱到底什么时候能“返现”。
在城市辅助驾驶的赛道上，目前跑得最快的车企是魏牌和小鹏，魏牌打算在今年Q4落地城市辅助驾驶NOH，而小鹏的时间点则是在明年落地，同样发布了城市辅助驾驶Demo的华为和智己则没有公布落地时间。
虽然魏牌在城市辅助驾驶上冲在了最前面，但魏牌的激光雷达车型才刚刚在成都车展亮相，也就是摩卡DHT-PHEV激光雷达版。对于魏牌来说，激光雷达上车是首次，但城市辅助驾驶却最快。这也意味着魏牌打算让这刚上车的激光雷达立刻投入使用，而不再是“前装量产”。
谈到自动驾驶，大家第一反应大部分还是新势力+特斯拉，这一次魏牌可以说是横空出世。魏牌之所以能快速落地城市辅助驾驶，也得益于其长城旗下的自动驾驶公司毫末智行。
毫末智行作为一家自动驾驶的后期之秀，已经发布了包括日间和夜间两种情况下的城市辅助驾驶，这项技术的落地，也就是摩卡DHT-PHEV激光雷达版的城市NOH。
这次城市辅助驾驶的落地用上了激光雷达，摩卡DHT-PHEV激光雷达版的激光雷达用的是2颗125线激光雷达，分别放在车头两角。配合5颗毫米波雷达、12颗超声波雷达、百万级像素环视摄像头四个，侧视摄像头四个，4颗800万像素感知摄像头。
这样的布置方式主要是为了探测城市路况下大量出现的加塞、行人或骑行者闯入。这两颗激光雷达不止在两侧可以对这些闯入的交通参与者进行快速反应，还可以对中央摄像头进行补盲，实现360度全覆盖。
城市环岛就是一个激光雷达派上大用场的场景，因为环岛会出现大量横向穿过的车辆，必须找准时机，从这些穿流而过的车辆甚至是摩托车中找准机会汇入车流，这就要求高频实时地对前面的交通参与者进行感知。
毫末智行曾发布过一个城市NOH一镜到底的视频，视频里的01:50就出现了环岛场景。视频里的环岛场景就出现了比较复杂的交通状况，需要完成避让穿过马路的行人、避让左侧方横穿的电动自行车、顺着车流往前三项任务。环岛的交通参与者非常多，激光雷达的加入，让车辆的感知系统做到了实时准确地将这些交通参与者都探测出来，并且引导车辆从这些交通参与者中间找准机会顺着车流驶出了环岛。整个过程非常自然，就像一位眼观六路的老司机。
激光雷达一直以来都被放在了视觉路线的对立面，特斯拉走的是纯视觉路线，并且坚决反对激光雷达，认为太多的传感器之间的输出结果不一样还会带来比较困难，还不如用一种传感器。
但就算是纯摄像头，也意味着单一传感器就只会输出单一结果。特斯拉的摄像头也有八个，同样也存在八个摄像头之间输入结果的融合问题。
特斯拉的做法是现将八个摄像头融合到一个向量空间里，让八个摄像头之前互补，构建起统一的3D空间结构，再在这个统一的3D空间里做决策。这样的方式叫做“前融合”。特斯拉把这套融合网络叫做“九头蛇网络”（Hydranet）。
所以关键并不是在于传感器的多少，而是能不能把不同传感器的传来的数据，映射到统一的向量空间里来做决策。于是我们看到了在毫末智行的方案里，他们也将摄像头拍摄的图片数据和激光雷达的点云数据先做前融合，映射到同一个时空坐标里，再做决策。毫末把这个融合机制叫做Cross-domain association。
这样的好处是可以结合图像数据和激光雷达点云数据两边的优点。
图像数据包含丰富的物体轮廓信息，方便用于进行物体分类。而激光雷达的点云数据包括物体的3D结构和位置信息。两者结合可以让系统快速定位物体的类型和距离。这样激光雷达就真正参与了辅助驾驶的决策，为辅助驾驶提供高质量的位置信息。
当然做到以上的一切的前提是，你得把不同种类的数据映射到同一个向量空间里。
这时大名鼎鼎的Transformer算法就登场了。目前特斯拉的八摄像头融合和毫末的激光雷达和图像的融合都用上了Transformer。
Transformer的首次应用是在谷歌的翻译算法上面，计算机有一类问题叫做自然语言处理（NLP），比如谷歌翻译就是一个NLP问题，系统需要识别人说的话，加以理解并且转换成另一种语言。
NLP问题里的一大难点就是人类的语句千变万化，经常会在很长一段话后再次指代前面提到过的对象，比如下面这段英文的指代词’it’指的其实是句子开始的动物（animal），而不是离它更近的街道（street）。
这样的结构就常常会让翻译的循环神经网络RNN懵逼，因为RNN是一个序列算法，会随着序列的变长而衰减，当你说到it的时候，RNN很可能已经把animal忘得差不多了，会认为It指的是离它词语更近的street，从而导致翻译错误。
于是谷歌搞出了Transformer。
Transformer直接把所有的词语全部打散，无视句子的结构长短，分别计算每个词语其他词的特征关联程度，如果两个词的特征关联度高，即使句子再长，它也会把两个词联系起来，这就让Transformer一出生就击败了包括循环神经网络RNN和卷积神经网络CNN等老牌算法[1]。
翻译问题上把两个词联系起来，本质就是一种映射。
由于Transformer过于暴力好用，于是谷歌想，有没有可能把Transformer也用在图像识别领域，用以识别不同图像之间相同的物体。
于是Vision Transformer (ViT)就诞生了，ViT仿照语句翻译问题，把同一张图切分成不同的小图片，并分别识别这些不同小图片之间的特征相似度，由此判定整个大图片里分别具有哪些物体[2]。
在ViT上谷歌野很快搞了个Demo出来，发现Transformer在图像识别上同样也有奇效。只不过ViT要求的数据量级要很大，非常大。只有在超大数据集的情况下，ViT的识别精度才会水涨船高。在小数据量的情况下，卷积神经网络CNN仍然是上选。
但要求超大数据集对于像谷歌这样的大公司来说根本不是问题，于是ViT从2020年一经发布，就把统治了计算机视觉40余年的卷积神经网络CNN的精度给超过去了。
Transformer要求超大的数据量，并且好像永远的吃不饱，随着数据量的上升Transformer的精度一直在上升，不像CNN在数据量上升到一定程度精度就停滞了。
这样要求超大数据量的算法，正常来说是个劣势，但放到拥有超大数据量的自动驾驶车企就不再是问题了。这对于拥有大数据量的公司来说是个好消息，意味着数据越多，上限也越高。
于是我们看到了特斯拉用Transformer来融合自己八个摄像头的图像数据。而毫末智行则用Transformer来融合摄像头和激光雷达两边的数据。
经过Transformer的融合后，智能驾驶系统就可以在一个统一的向量空间里做决策了，这样的会让整个系统决策的流畅程度大幅提升。高通Snapdragon Ride平台首发的5nm骁龙8540和7nm骁龙9000被用在了摩卡DHT-PHEV激光雷达版上，算力有360TOPS，为激光雷达和图像的融合和决策提供充足的算力。
不久前毫末智行有发布夜间NOH Demo的Demo视频，视频里的01:45秒出现了一个需要绕开违停车和逆行外卖小哥的场景。系统先是看到了有量压线停车的车尾凸在了外面，当系统想绕行时又遇到了一个逆向的外卖小哥。这时候系统的决策的优先级就变为优先让行外卖小哥，之后再绕行违停车辆。虽然这个场景涉及两个决策目标，但整个过程非常丝滑自然。并没有出现犹豫抽搐的决策打架。
目前业界采用Transformer实现城市级别辅助驾驶的公司也只有特斯拉和毫末，但其代表了以后城市辅助驾驶的发展方向。在自动驾驶的争夺战中，毫末可谓是毫无包袱，并没有拘泥于激光雷达或视觉之争。而是俱收并蓄，并通过先进的Transformer融合到一起，取长补短，最终把城市辅助驾驶的落地进度冲到了所有车企的最前面。
目前虽然有大量车上了激光雷达，但谁能真正落地城市的辅助驾驶落地，才是是各个车企激光雷达价值的试金石。自动驾驶的研发不仅有各种新势力，像毫末智行这样大集团孵化的自动驾驶公司同样干劲十足，助力摩卡DHT-PHEV激光雷达版成为最快落地城市智能辅助驾驶的车型。城市辅助驾驶的落地意味着从高速到城市的全覆盖，大大提高了辅助驾驶的实用价值，这也正是激光雷达上车真正的价值所在。
