▲右下角是 Alex 用 Link 设计的充电支架Neuralink 正在扩展参与者使用数字设备的控制选项,包括解码多个点击和多个同时移动意图,以提供完整的鼠标和视频游戏控制器功能;同时,他们也正在开发算法以识别手写意图,以便残障人士更快地输入文本。未来,Neuralink 计划使 Link 能够与物理世界互动,使用户能够通过控制机械臂或轮椅来独立进食和移动。据悉,Neuralink 的下一代产品名为「盲视」(Blindsight),有望帮助失去双眼和视神经的人重见光明,甚至能让那些天生失明的人首次目睹世界。▲Neuralink 的下一代产品「盲视」对此,印度实业家阿南德·马辛德拉(Anand Mahindra)表示「如果这个设备能够满足期望」,那么这将是马斯克「给人类最持久的礼物,远远超过特斯拉或 Space X」。除了在脑机接口的功能方面进行创新的迭代,马斯克还表示他们有一个称作「600 秒电路」的规划。它类似于激光近视手术,而且「并没有违反物理学原理」:用户只需要坐在椅子上,10 分钟后就能完成植入,600 秒。此外,马斯克对 Neuralink 未来的「低成本量产」也充满信心,听起来甚至有点不切实际:
一旦量产,设备本身应该不会太贵。我希望它的价格能在五千到一万美元之间。而且进一步量产的话,它的成本应该可以接近 Apple Watch 或手机,也许是一两千美元,类似这样的价格。
构建巨量的驾驶场景时,测试ADAS和AD系统面临着巨大挑战,如传统的实验设计(Design of Experiments, DoE)方法难以有效覆盖识别驾驶边缘场景案例,但这些边缘案例恰恰是进一步提升自动驾驶系统性能的关键。一、传统解决方案:静态DoE标准的DoE方案旨在系统性地探索场景的参数空间,从而确保能够实现完全的测试覆盖范围。但在边缘案例,比如暴露在潜在安全风险的场景或是ADAS系统性能极限场景时,DoE方案通常会失效,让我们看一些常见的DoE方案:1、网格搜索法(Grid)实现原理:将
1,微软下载免费Visual Studio Code2,安装C/C++插件,如果无法直接点击下载, 可以选择手动install from VSIX:ms-vscode.cpptools-1.23.6@win32-x64.vsix3,安装C/C++编译器MniGW (MinGW在 Windows 环境下提供类似于 Unix/Linux 环境下的开发工具,使开发者能够轻松地在 Windows 上编写和编译 C、C++ 等程序.)4,C/C++插件扩展设置中添加Include Path 5,
Matter 协议,原名 CHIP(Connected Home over IP),是由苹果、谷歌、亚马逊和三星等科技巨头联合ZigBee联盟(现连接标准联盟CSA)共同推出的一套基于IP协议的智能家居连接标准,旨在打破智能家居设备之间的 “语言障碍”,实现真正的互联互通。然而,目标与现实之间总有落差,前期阶段的Matter 协议由于设备支持类型有限、设备生态协同滞后以及设备通信协议割裂等原因,并未能彻底消除智能家居中的“设备孤岛”现象,但随着2025年的到来,这些现象都将得到完美的解决。近期,