文献

J-GLOBAL ID：201702289326723651   整理番号：17A1258004

自律車両のための深層学習【Powered by NICT】

Deep Learning for Autonomous Vehicles

著者 (1件)： Kisacanin Branislav
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISMVL  ページ： 142  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： では,自律運転の技術と科学における最近の開発を論じた。深層学習ネットワークは,そのようなシステムの設計と実装に欠かせないものになった。自己駆動車における従来から使用してきた計算量の多いDLNsの開発と展開のための最新のソフトウエアとハードウエアのツールを提示した。DLNs訓練のためのDGX1スーパコンピュータから,最近発表されたXavier,今後自律車両のためのチップ上のAIスーパコンピュータにPX2を駆動する,推論のためのスケーラブルなAI自動車コンピュータプラットフォーム,将来を調べることに,ツールは乾式低NOx燃焼タービンとライフサイクルの全ての部分には今有用である。ツールは自律ドライビングにとって,Nvidia自身の,エンドツーエンドDLNの最も最近の結果のいくつかを示すことによりすでに使用されているかを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ライフサイクル ,  計算量 ,  自動車 ,  ソフトウェア ,  低NOX燃焼 ,  エンドツーエンド方式 ,  ハードウェア ,  タービン ,  ネットワーク ,  *スーパコンピュータ
準シソーラス用語： 自動車運転 ,  *深層学習 ,  *自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 自律 ,  深層学習