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​德国海德堡推出 AI “城市扫描仪”

德国海德堡市近期在街道上部署了一款名为 “城市扫描仪”(Cityscanner)的 AI 停车侦探系统。 “城市扫描仪” 是由德国 DCX Innovationis 公司研发的,它被安装在特制的小型车辆上,配备有高清摄像头、激光雷达和毫米波雷达等核心技术模块。首先,车顶上的高清摄像头能够以每秒25帧的速度捕捉画面,借助 AI 算法进行车牌识别(LPR),其准确率高达99.7%,能够识别欧盟标准的车牌及特殊字符。 此外,激光雷达传感器能够以0.5米的精度检测车辆位置,判断车辆是否占用自行车道、消防通道等禁停区域,并检测车身是否超出车位边界。同时,毫米波雷达则帮助实时监测车辆动态,区分临时停靠和长时间停放,减少误判的情况。 该系统还与市政停车数据库实时连接,核实车辆是否拥有居民停车许可、限时停车凭证或特殊通行权(如残疾人车位)。另外,它还与 Easypark、Parkster 等主流数字停车应用对接,能够自动验证通过应用生成的电子停车票,实现 “无感执法”。 “城市扫描仪” 每小时能够检查1500辆停放车辆,工作效率是人工巡逻的七倍,覆盖的区域相当于传统执法人员一周的工作量。同时,车辆的...

可信数据流通开发者必看,深度解读隐语密态计算设备SPU(Secretflow Processing Unit)

打开链接点亮社区Star,照亮技术的前进之路。每一个点赞,都是社区技术大佬前进的动力 Github 地址: https://github.com/secretflow SPU 是_Secretflow Processing Unit_的简称,它作为隐语平台的密态计算单元,为隐语提供安全的计算服务。 1.SPU概念理解 密态计算单元这个概念听起来比较晦涩,我们用一个实际的例子介绍一下SPU的作用。 假设要用 JAX 写逻辑回归(SPU不依赖JAX,选择JAX因为简单),代码如下: import jax import jax.numpy as jnp def sigmoid(x): return 1 / (1 + jnp.exp(-x)) def loss(x, y, w): pred = sigmoid(jnp.dot(x, w)) label_prob = pred * y + (1 - pred) * (1 - y) return -jnp.sum(jnp.log(label_prob)) def logit_regression(x, y, epochs=3, step_size=...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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