盖世汽车讯 在过去的十年中,光学传感任务变得更加苛刻。因此,构建小型化、价格低,且可集成在芯片上以支持智能手机、自动驾驶汽车、机器人和无人机的移动应用的传感器变得至关重要。此外,算法在传感中也发挥着越来越重要的作用,许多最近的研发都利用了机器学习算法。
据外媒报道,耶鲁大学电气工程夏丰年(Fengnian Xia)教授实验室的研究人员推出新概念:几何光学深度传感。该概念利用设备技术、凝聚态物理学和深度学习方面的创新,有可能从以硬件为导向转向以软件为导向的方法。
盖世汽车讯 在过去的十年中,光学传感任务变得更加苛刻。因此,构建小型化、价格低,且可集成在芯片上以支持智能手机、自动驾驶汽车、机器人和无人机的移动应用的传感器变得至关重要。此外,算法在传感中也发挥着越来越重要的作用,许多最近的研发都利用了机器学习算法。
据外媒报道,耶鲁大学电气工程夏丰年(Fengnian Xia)教授实验室的研究人员推出新概念:几何光学深度传感。该概念利用设备技术、凝聚态物理学和深度学习方面的创新,有可能从以硬件为导向转向以软件为导向的方法。
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