Trend 5: Model Smart Caskpit အတွက်ကြီးမားသောစစ်မြေပြင်အသစ်ကို enabled enabled enabled enabled enabled enabled enabled
ကြီးမားသောမော်ဒယ်သည်အသိဉာဏ်ရှိသောလေကြောင်းရပ်ပြပွဲနက်ရှိုင်းသောဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ကိုပေးလိမ့်မည်
ကြီးမားသောမော်ဒယ်လ်နည်းပညာကိုလက်ခံခြင်းသည်ပြည့်စုံပြီးလျင်မြန်စွာဖွဲ့စည်းရန်သဘောတူညီမှုဖြစ်သည်အသိဉာဏ်မော်တော်ယာဉ်စက်မှုလုပ်ငန်း။ ChatGPT ပေါ်ပေါက်လာပြီးနောက်အကြီးစားအကြီးစားမော်ဒယ်ထုတ်ကုန်သည်ဘဝလမ်းလျှောက်မှုအားလုံးမှကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အာရုံစိုက်နိုင်ခဲ့ပြီးစက်မှုလုပ်ငန်းသည်လျင်မြန်စွာဖွံ့ဖြိုးပြီးစက်မှုတော်လှန်ရေးအသစ်ကို ဦး ဆောင်ခဲ့သည်။
Smart Cockpit သည်ပိုမိုကြီးမားသောမော်ဒယ်များအတွက်ကောင်းမွန်သောအစမှတ်ဖြစ်သည်။ လက်ရှိအချိန်တွင်အလိုအလျောက်နှင့်သတင်းအချက်အလက်ပတ် 0 န်းကျင်တစ်ခုအနေဖြင့်အသိဉာဏ်ရှိသောအခန်းသည်အချက်အလက်များနှင့် 0 န်ဆောင်မှုကဏ် areat အမြောက်အမြားရှိပြီး,
မော်ဒယ်လ်သည်ကားထဲတွင်အသံလက်ထောက်ကိုပိုမိုတိကျသောအသိအမှတ်ပြုမှုနှင့်နားလည်မှုကိုပိုမိုတိကျမှန်ကန်စွာနားလည်သည်
ကားကုမ္ပဏီအတော်များများသည်ကြီးမားသောမော်ဒယ်လ်ဘော်ဒါကိုအောင်မြင်ရန်မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှုနည်းပညာကိုမှီခိုနေရသည်။ Model Technology တွင် Chatgpt သည်သိသာထင်ရှားသည့်တွေ့ဆုံဆွေးနွေးမှုဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်မှုနှင့်အရန် Astribute များရှိသည်။
ပထမ ဦး စွာကြီးမားသောမော်ဒယ်များ ပိုမိုတိကျမှန်ကန်ပြီးချောမွေ့စွာပြောဆိုချက်ကိုအသိအမှတ်ပြုပါ။
ဒုတိယအနေဖြင့်ကြီးမားသောမော်ဒယ်များသည်ပိုမိုကောင်းမွန်သောဗဟုသုတ Reserve နှင့် semantic နားလည်မှုစွမ်းရည်ရှိသည်။
ထို့အပြင်လူသားဘာသာစကားဖော်ပြချက်နှင့်စိတ်လှုပ်ရှားမှုကိုပုံဖော်ခြင်းအားဖြင့်ကြီးမားသောမော်ဒယ်လ်သည်ကားအသံလက်ထောက်ကိုပိုမိုသဘာဝကျပြီးဖော်ရွေစေနိုင်သည်။
ကြီးမားသောမော်ဒယ်လ်သည်အသိဉာဏ်ရှိသောလေထုနက်ရှိုင်းသောအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုကိုပေးသည်
Multi-Modal Model နည်းပညာသည်အသံ, ရူပါရုံနှင့်ထိတွေ့ခြင်းကဲ့သို့သောအချက်အလက်အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကိုနားလည်နိုင်ပြီးမော်တော်ကားကွက်လပ်ရှိအသိဉာဏ်ရှိသောလေကြောင်းလိုင်းများကိုထပ်မံမြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။
မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့်သဘာဝဘာသာစကားပြုပြင်ခြင်းများတွင်ကြီးမားသောမော်ဒယ်များသည်ပိုမိုတိကျသောမိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှုလုပ်ငန်းများကိုပေးနိုင်သည်
အမြင်အာရုံအသိအမှတ်ပြုမှုနှင့်ပုံရိပ်ထုတ်ယူခြင်းနယ်ပယ်တွင်ကြီးမားသောမော်ဒယ်ရှိပုံရိပ်အချက်အလက်များကိုနက်ရှိုင်းသောလေ့လာသင်ယူမှုနှင့်ကွန်ပျူတာအမြင်များမှတစ်ဆင့်ကားမောင်းသည့်ပုံအချက်အလက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ သက်ဆိုင်ရာ command များနှင့်တုံ့ပြန်ချက်။
Tactile အမြင်နှင့်တုံ့ပြန်ချက်များအရကြီးမားသောမော်ဒယ်လ်သည်ထိုင်ခုံအာရုံခံကိရိယာအချက်အလက်နှင့်တုန်ခါမှုအချက်ပြမှုများကဲ့သို့သောထိတွေ့နိုင်သောအမြင်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်ထိုင်ခုံကိုပိုမိုမြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။
Multi-Modal Model Technology သည် Cabin ၏အပြင်ဘက်နှင့်အပြင်ဘက်တွင်အာရုံခံကိရိယာအမျိုးအစားများကိုအတုအယောင်များ, ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများပြုလုပ်ပြီးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် synthesizes များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း,
ကြီးမားသောမော်ဒယ်များသည်ပိုမိုကိုယ်ပိုင်ပြုလုပ်ထားသော, အသိဉာဏ်ရှိသောလေကြောင်းလိုင်းအတွေ့အကြုံကိုမောင်းနှင်သည်
အသိဉာဏ်ရှိသောအခန်းသည်အသုံးပြုမှုမှတစ်ဆင့်ထောင်ပေါင်းများစွာသောစိတ်ကြိုက်ပြုပြင်ထားသော 0 န်ဆောင်မှုများကိုအသုံးပြုသည်AI ကြီးမားသောမော်ဒယ်များ။
မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှုစိတ်ကြိုက်
ဖျော်ဖြေရေးစနစ်စိတ်ကြိုက်
ယာဉ်မောင်းအကူအညီများကိုစိတ်ကြိုက်
ကြီးမားသောမော်ဒယ်သည် Smart Cabin ကိုပိုမိုအလုပ်လုပ်သည်
အသိဉာဏ်ရှိသောအခန်းပတ် 0 န်းကျင်ဆိုင်ရာထိန်းချုပ်မှု function: AI ကြီးမားသောမော်ဒယ်လ်သည်အပူချိန်နှင့်စိုထိုင်းဆဆိုင်ရာမော်ဒယ်များနှင့်အခြားအချက်အလက်များနှင့်အခြားအချက်အလက်များနှင့်အခြားအချက်အလက်များနှင့်အခြားအချက်အလက်များနှင့်အခြားအချက်အလက်များနှင့်အခြားအချက်အလက်များအားအခြားအချက်အလက်များနှင့်အခြားအချက်အလက်များကိုထည့်သွင်းပေးလိမ့်မည်။
အသိဉာဏ်ရှိသောအခန်းကျန်းမာရေးစီမံခန့်ခွဲမှုလုပ်ဆောင်ချက် - ခရီးသည်၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကျန်းမာရေးအချက်အလက်များနှင့်အခန်းပတ် 0 န်းကျင်ဆိုင်ရာသတင်းအချက်အလက်များကိုပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် AI Grand Models သည်ကိုယ်ပိုင်ကျန်းမာရေးစီမံခန့်ခွဲမှုဖြေရှင်းနည်းများကိုပေးနိုင်သည်။
အသိဉာဏ်ရှိသော Cabin ဖျော်ဖြေရေးနှင့်သတင်းအချက်အလက် 0 န်ဆောင်မှုလုပ်ငန်း function: AI ကြီးမားသောမော်ဒယ်သည်သုံးစွဲသူများအားကိုယ်ပိုင်တေးဂီတ, ရုပ်ရှင်များ, ဗီဒီယိုများနှင့်အခြားဖျော်ဖြေရေးအကြံပြုချက်များဖြင့်သမိုင်းဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများနှင့်သုံးစွဲသူ ဦး စားပေးသတင်းအချက်အလက်များကိုပေါင်းစပ်နိုင်သည်။
ယာဉ်အခြေအနေစောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုလုပ်ဆောင်ချက် -ai ကြီးမားသောမော်ဒယ် မော်တော်ယာဉ်အခြေအနေစောင့်ကြည့်လေ့လာရေးစနစ်ကို Cabin Maintenance ထိရောက်မှုကိုတိုးတက်စေရန်စွမ်းဆောင်နိုင်သည်။
ကြီးမားသောမော်ဒယ်များကိုအသိဉာဏ်ရှိသောအခန်းများနှင့်အပြည့်အ 0 ဆက်သွယ်ရန်အခက်အခဲများနှင့်စိန်ခေါ်မှုများစွာရှိနေသေးသည်
ကြီးမားသောမော်ဒယ်များသည်ပိုမိုမြင့်မားသောကွန်ပျူတာပါဝါလိုအပ်ချက်များကိုစိန်ခေါ်ရန်လိုအပ်သည်
ကျွမ်းကျင်မှုရှိသောလေကြောင်းရပ်တွင်စွမ်းအင်ထောက်ပံ့မှုအတွက်ကွန်ပျူတာစွမ်းအင်ထောက်ပံ့မှုအဆင့်တွင်ကြီးမားသောစိန်ခေါ်မှုများရှိနေသေးသည်။
(1) ကြီးမားသောနက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုမော်ဒယ်များသည်များသောအားဖြင့်ဘီလီယံနှင့်ချီသော parameters များ၏ပင်သောင်း contry များပါ 0 င်သည်။
(2) ကြီးမားသောပုံစံအမျိုးမျိုးများတွင် cloud computing power support လိုအပ်သည်။
(3) ကြီးမားသောမော်ဒယ်များအတွက် On-board ကွန်ပျူတာစွမ်းအားဝယ်လိုအားသည်သိသိသာသာတိုးပွားလာခဲ့သည်။
Algorithm Development Development သည် Model Aboarding ၏အခက်အခဲလည်းဖြစ်သည်
Model Access Imperient ကို Access Implict High Discover Developments Developments Developments ရှိသည်။
ပထမ ဦး စွာ Multi-Multi-Modal အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုသည် algorithm နည်းပညာအတွက်ပိုမိုမြင့်မားသောလိုအပ်ချက်များကိုတင်ပြသည်။ Multimodal Interaction ကပိုကြီးတဲ့ volumes တွေ, အရည်အသွေးမြင့်ပြီးပိုပြီးကွဲပြားခြားနားတဲ့အချက်အလက်တွေကိုမိတ်ဆက်ပေးပြီးမော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်, ယေဘူယျနှင့်တုန့်ပြန်မှုမြန်နှုန်းတိုးတက်စေရန် algorithm ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်ဟာ့ဒ်ဝဲပြင်ဆင်မှုကိုပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်လိုအပ်သည်။
ဒုတိယအချက်မှာ Algorithm Development ၏ရည်မှန်းချက်မှာကားမောင်းနေစဉ်အတွင်းအချက်အလက်အချက်အလက်များကိုအချိန်နှင့်အမျှတည်ငြိမ်မှုနှင့်ယုံကြည်စိတ်ချရမှုသေချာစေရန်ဖြစ်သည်။
Privacy သည်ထိပ်တန်း ဦး စားပေးဖြစ်သည်
Smart Cabins များနှင့်အသုံးပြုသူအချက်အလက်များတိုးပွားလာသည်နှင့်အမျှ privacy နှင့်လုံခြုံရေးပြ issues နာများကိုအာရုံစူးစိုက်လာလိမ့်မည်။ ကြီးမားသောမော်ဒယ်လ်နည်းပညာ၏အသုံးချမှုသည် Multi Multi Multal Interaction အတွက် Multi-Sensor Data ကိုအသုံးပြုခွင့်ပြုသည်။
လေယာဉ်မှူး၏ကြီးမားသောမော်ဒယ်များကိုအသုံးပြုခြင်းသည်ရုပ်သံလိုင်း Multi-Channel Data Security လိုအပ်သည်။ ပိုကြီးတဲ့မော်ဒယ်များကိုကားထဲထည့်ခြင်းကစားသုံးသူဆိုင်ရာစိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို privacy နှင့်လုံခြုံရေးနှင့်ပတ်သက်သောလိပ်စာများကိုဖြေရှင်းရန်လိုအပ်လိမ့်မည်။
ကားကုမ္ပဏီများသည်အခန်းထဲရှိမော်ဒယ်များကို 0 င်ရောက်ခြင်းကိုတက်ကြွစွာမြှင့်တင်နေသည်
မော်တော်ကားဆိုင်ရာအသိဉာဏ်ရှိသောအသွင်ပြောင်းမှု၏အထွေထွေလမ်းကြောင်းအရကားကုမ္ပဏီများသည်အသိဉာဏ်ရှိသောလေကြောင်းရပ်တွင် 0 င်ရောက်ရန်ကြီးမားသောမော်ဒယ်များကိုထုတ်လွှင့်ခဲ့သည်။ ကားကုမ္ပဏီများသည်သူတို့၏သုတေသနနှင့်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုမှတစ်ဆင့်တစိတ်တပိုင်းနှင့်နည်းပညာကုမ္ပဏီများနှင့် ပူးပေါင်း. နည်းပညာကုမ္ပဏီများနှင့် ပူးပေါင်း. နည်းပညာကုမ္ပဏီကြီးများကိုဝင်ရောက်ခွင့်ပြုစုပျိုးထောင်ခဲ့ပြီးအသိဉာဏ်ရှိသောယာဉ်အဆင့်မြှင့်တင်မှုများပြုလုပ်ရန်မြှင့်တင်ရန်ရာထူးတိုးမြှင့်ပေးခဲ့ပြီး,
Trend 6: Arhud သည်အရှိန်မြှင့်နေပြီးစမတ်ကားများအတွက်မျက်နှာပြင်အသစ်ဖြစ်လာလိမ့်မည်ဟုမျှော်လင့်ရသည်
Arhud သည်ပိုမိုလုံခြုံသောနှင့်ကြွယ်ဝသောစမတ်ကားမောင်းခြင်းနှင့်အပြန်အလှန်အတွေ့အကြုံများပြုလုပ်နိုင်သည်
In-coun hud သည်ကားမောင်းသည့်သတင်းအချက်အလက်များကိုတင်ပြသောနည်းပညာဖြစ်သည်။ HUD သည် ဦး ခေါင်း -DODISPLAY အတိုကောက်ဖြစ်သည်, ၎င်းသည်ခေါင်းပေါ်တက် display system ဖြစ်သည်။
Richer Information Displays Displays Displays Discovery Corpressive အတွေ့အကြုံကိုဖြစ်ပေါ်စေသည့် Arhud သည်မော်တော်ယာဉ် HUD ၏အရေးကြီးသောအနာဂတ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလမ်းကြောင်းဖြစ်လာလိမ့်မည်။
အသိဉာဏ်ရှိသောမောင်းနှင်မှုနှင့်အသိဉာဏ်ရှိသောလေယာဉ်မှူး၏စဉ်ဆက်မပြတ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏နောက်ခံအခြေအနေအရ Arhud သည်၎င်း၏ကြီးမားသောပုံရိပ်ပြသမှု area ရိယာကြောင့်အနာဂတ်တွင်နည်းပညာဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုဆိုင်ရာလမ်းကြောင်းနှင့်နောက်ဆုံးပုံစံပုံစံဖြစ်လာလိမ့်မည်။ လူသား - ကွန်ပျူတာအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုနှင့်ကူညီခဲ့သည့်ယာဉ်မောင်းအတွေ့အကြုံ။
ရိုးရာ HUD နှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင် Arhud သည်ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောပုံရိပ် area ရိယာရှိပြီးပိုမိုကောင်းမွန်သောပြသမှုစွမ်းရည်ရှိသည်။
ရိုးရာဓလေ့ထုံးစံနှင့် WHUD သည်ကားမောင်းခြင်းနှင့် dashboard ကိုရှာဖွေနေသည့်ယာဉ်မောင်းများ၏အကြိမ်ရေကိုလျှော့ချနိုင်သော်လည်း driashboard တွင်ရှာဖွေနေသည့်ယာဉ်မောင်းများအကြိမ်ရေကိုလျှော့ချနိုင်သည်။ အများအားဖြင့်စားသုံးသူများထံမှ 0 ယ်လိုအားကိုမဖြည့်ဆည်းနိုင်သည့်မော်တော်ယာဉ်ဗဟိုထိန်းချုပ်မှုနှင့်တူရိယာအချက်အလက်များအတွက်ရိုးရှင်းသောရွှေ့ပြောင်းမှုသည် အသိဉာဏ်ရှိသောလေယာဉ်မှူးနှင့်အသိဉာဏ်ရှိသောမောင်းနှင်မှုအတွေ့အကြုံ။
In-chood hud သည်လူကြိုက်များမှုကာလအတွင်းတွင်ရှိပြီးကြီးထွားမှုတည်ဆောက်ပုံသည် arhud နှင့်သက်ဆိုင်သည်
0 ယ်လိုအားတိုးပွားမှုနှင့်နည်းပညာတိုးတက်မှုကဲ့သို့သောအချက်များစွာသည် arhud စက်မှုလုပ်ငန်း၏အရှိန်မြှင့်တင်ခြင်း
ARHUD ၏လျင်မြန်စွာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကိုမောင်းနှင်ရန်အချို့အချက်များအတူတကွလုပ်ဆောင်ကြသည်။ လူသားများမြင်တွေ့ခဲ့ရသောအချက်အလက်များ၏ 80% ခန့်ကိုရူပါရုံမှရရှိသည်။ အဆင့်မြှင့် တင်. အဆင့်မြင့်သောဖွံ့ဖြိုးရေးပုံစံတစ်ခုအနေဖြင့်ရီးရဲလ်သတင်းအချက်အလက်သည်ပိုမိုနီးကပ်လာသောအချက်အလက်များနှင့်ပိုမိုနက်ရှိုင်းသောလူသားများအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်ရေးအတွေ့အကြုံများကိုပိုမိုနက်ရှိုင်းသောလူသားများအပြန်အလှန်မောင်းနှင်မှုအတွေ့အကြုံကိုရရှိစေရန် Richual Information နှင့် GREATE ကိုအမှန်တကယ်မြင်ကွင်းများဖြင့်ပေါင်းစပ်ထားသည်။
0 ယ်လိုအားတွင် Ahrah သည် "လူသား - ကွန်ပျူတာအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှု" အတွေ့အကြုံကိုပိုမိုအလိုအလျောက်ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ စားသုံးသူဝယ်လိုအားကိုအဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းနှင့်အတူကားများ၏သိမှတ်မှုက "သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးနည်းလမ်း" ကနေ "ပုဂ္ဂလိကတတိယအာကာသ" မှပြောင်းလဲသွားတယ်။
Post Time: Jan-22-2024