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这个活动很给力,小伙伴们不要错过哦!
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时间:2016.12.05 - 2016.12.11
状态: 活动已结束
奖品: 拍立得、蓝牙音响、路由器、百度熊孩子、水杯
描述: 丰厚奖品:拍立得、蓝牙音响、路由器、百度熊孩子、水杯等。 说明:...
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1楼2016-12-10 20:53回复
    转发活动:这个活动很给力,小伙伴们不要错过哦!


    2楼2016-12-10 20:54
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      文思海辉百度公司,我去过


      来自Android客户端4楼2017-02-03 13:06
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        文思海辉百度公司


        来自Android客户端5楼2017-02-03 13:07
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          谁把明月挂枝头,谁让春风吹不休 观自在看心情的自由,遍地鲜花绽放在心头。


          来自Android客户端6楼2017-02-21 20:57
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            欢天喜地七仙女


            7楼2017-03-16 21:58
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              下载贴吧客户端发语音!


              来自Android客户端8楼2017-03-18 20:51
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                主要是数据的出现、数据的爆炸,所有的人工智能的算法和计算能力,其实最核心的能力是基于数据量的基础上的深度学习。如果它是一个比较孤立的环境,搜集到的数据可能只有1G、1T或1P。当前,互联网上所有的数据都在呈爆发式地发展,这些数据更加刺激了人工智能算法的成长。
                 瞄准智能驾驶,百度内部也做了多次探讨、分析,抛开了所谓的L1、L2、L3、L4的级别区分,更多聚焦在场景上。如乘用车在什么环境里最浪费时间,百度分析是在高速上,在去找停车场的环节,这个场景最浪费时间。百度的自动驾驶就瞄准该领域,与更多车厂合作,解决此类问题。
                对于商用车,百度发觉商用车其实是一个很大的市场,在很多封闭的场景内,商用车有非常强烈的自动驾驶的需求,如港口、码头、煤矿这些场景。综合来看,百度自动驾驶、智能驾驶的能力,乘用车和商用车上都可以得以实践和开展。


                9楼2017-03-19 13:33
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                  主要是数据的出现、数据的爆炸,所有的人工智能的算法和计算能力,其实最核心的能力是基于数据量的基础上的深度学习。如果它是一个比较孤立的环境,搜集到的数据可能只有1G、1T或1P。当前,互联网上所有的数据都在呈爆发式地发展,这些数据更加刺激了人工智能算法的成长。
                   瞄准智能驾驶,百度内部也做了多次探讨、分析,抛开了所谓的L1、L2、L3、L4的级别区分,更多聚焦在场景上。如乘用车在什么环境里最浪费时间,百度分析是在高速上,在去找停车场的环节,这个场景最浪费时间。百度的自动驾驶就瞄准该领域,与更多车厂合作,解决此类问题。
                  对于商用车,百度发觉商用车其实是一个很大的市场,在很多封闭的场景内,商用车有非常强烈的自动驾驶的需求,如港口、码头、煤矿这些场景。综合来看,百度自动驾驶、智能驾驶的能力,乘用车和商用车上都可以得以实践和开展。


                  10楼2017-03-19 13:33
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                    主要是数据的出现、数据的爆炸,所有的人工智能的算法和计算能力,其实最核心的能力是基于数据量的基础上的深度学习。如果它是一个比较孤立的环境,搜集到的数据可能只有1G、1T或1P。当前,互联网上所有的数据都在呈爆发式地发展,这些数据更加刺激了人工智能算法的成长。
                     瞄准智能驾驶,百度内部也做了多次探讨、分析,抛开了所谓的L1、L2、L3、L4的级别区分,更多聚焦在场景上。如乘用车在什么环境里最浪费时间,百度分析是在高速上,在去找停车场的环节,这个场景最浪费时间。百度的自动驾驶就瞄准该领域,与更多车厂合作,解决此类问题。
                    对于商用车,百度发觉商用车其实是一个很大的市场,在很多封闭的场景内,商用车有非常强烈的自动驾驶的需求,如港口、码头、煤矿这些场景。综合来看,百度自动驾驶、智能驾驶的能力,乘用车和商用车上都可以得以实践和开展。


                    11楼2017-03-19 13:33
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                      主要是数据的出现、数据的爆炸,所有的人工智能的算法和计算能力,其实最核心的能力是基于数据量的基础上的深度学习。如果它是一个比较孤立的环境,搜集到的数据可能只有1G、1T或1P。当前,互联网上所有的数据都在呈爆发式地发展,这些数据更加刺激了人工智能算法的成长。
                       瞄准智能驾驶,百度内部也做了多次探讨、分析,抛开了所谓的L1、L2、L3、L4的级别区分,更多聚焦在场景上。如乘用车在什么环境里最浪费时间,百度分析是在高速上,在去找停车场的环节,这个场景最浪费时间。百度的自动驾驶就瞄准该领域,与更多车厂合作,解决此类问题。
                      对于商用车,百度发觉商用车其实是一个很大的市场,在很多封闭的场景内,商用车有非常强烈的自动驾驶的需求,如港口、码头、煤矿这些场景。综合来看,百度自动驾驶、智能驾驶的能力,乘用车和商用车上都可以得以实践和开展。


                      12楼2017-03-19 13:33
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                        主要是数据的出现、数据的爆炸,所有的人工智能的算法和计算能力,其实最核心的能力是基于数据量的基础上的深度学习。如果它是一个比较孤立的环境,搜集到的数据可能只有1G、1T或1P。当前,互联网上所有的数据都在呈爆发式地发展,这些数据更加刺激了人工智能算法的成长。
                         瞄准智能驾驶,百度内部也做了多次探讨、分析,抛开了所谓的L1、L2、L3、L4的级别区分,更多聚焦在场景上。如乘用车在什么环境里最浪费时间,百度分析是在高速上,在去找停车场的环节,这个场景最浪费时间。百度的自动驾驶就瞄准该领域,与更多车厂合作,解决此类问题。
                        对于商用车,百度发觉商用车其实是一个很大的市场,在很多封闭的场景内,商用车有非常强烈的自动驾驶的需求,如港口、码头、煤矿这些场景。综合来看,百度自动驾驶、智能驾驶的能力,乘用车和商用车上都可以得以实践和开展。


                        13楼2017-03-19 13:33
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                          主要是数据的出现、数据的爆炸,所有的人工智能的算法和计算能力,其实最核心的能力是基于数据量的基础上的深度学习。如果它是一个比较孤立的环境,搜集到的数据可能只有1G、1T或1P。当前,互联网上所有的数据都在呈爆发式地发展,这些数据更加刺激了人工智能算法的成长。
                           瞄准智能驾驶,百度内部也做了多次探讨、分析,抛开了所谓的L1、L2、L3、L4的级别区分,更多聚焦在场景上。如乘用车在什么环境里最浪费时间,百度分析是在高速上,在去找停车场的环节,这个场景最浪费时间。百度的自动驾驶就瞄准该领域,与更多车厂合作,解决此类问题。
                          对于商用车,百度发觉商用车其实是一个很大的市场,在很多封闭的场景内,商用车有非常强烈的自动驾驶的需求,如港口、码头、煤矿这些场景。综合来看,百度自动驾驶、智能驾驶的能力,乘用车和商用车上都可以得以实践和开展。


                          14楼2017-03-19 13:33
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