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机译:简介:可驱动区域检测与基于地区的CNN模型,以支持自动驾驶
Hyojin Jeon; Soosun Cho;
机译:对现实的光学像差建模,以重用现有的驾驶场景记录以进行自动驾驶验证
机译:仿真:路面建模旨在支持自动驾驶
机译:基于车辆动态的方法,用于优化智能驱动程序模型(IDM)的交通参数和支持自主车辆驱动能力的支持
机译:使用CNN传感器融合的可驱动路径检测在雪中自动驾驶
机译:学习驾驶:利用自主驾驶的深层模型
机译:非细胞自主肿瘤生长驱动支持亚克隆异质性
机译:使用CNN-LSTM与曲线拟合自动驾驶的车道检测
机译:CNN学习图像数据集生成方法和用于自动驾驶条件中的障碍物检测的设备,以及使用此测试的测试方法和测试设备
机译:自主驾驶情况下障碍物检测的CNN学习图像数据集生成方法和计算设备
机译:生成用于自动驾驶情况下的障碍物检测的CNN学习的图像数据集的方法和装置,以及使用该图像数据集的测试方法和测试装置
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