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1）ADAS提升识别精度的主要方式为深度学习+大数据。即使用深度神经网络，训练尽可能多的图像数据，提高识别正确率。 一方面，深度学习相对于传统学习，无需工程师手动设定识别特征，并且网络可迁移、复，降低了做视觉识别的门槛。另一方面，训练的数据量通常与ADAS系统的识别率成正比。大量的数据还可以覆盖各种奇奇怪怪的特殊场景（比如高速上来了一群羊），以提升特殊场景下的识别能力。 2）ADAS系统提升识别精度还可以采取增强计算力、使用多传感器融合等路径。 3、ADAS未来发展趋势： 1）深度学习不仅为识别能力赋能，还将被更多用于驾驶策略制定； 2）计算硬件将飞速发展，为ADAS提供更强的计算力支持；

任何人都会承认，激光应用于化学工业， 相当一段时间来是个引人注目的研究领域，但是多数领域尚未获得人们早期热望的结果。自1960年出现激光以来的二十年中，虽然相干辐射应用于化学工业已经从幼年进入了青春期，但至今似乎还没有达到壮年期，因而没有得到化学加工界的广泛接受。然而，新近一些研究和进展表明，劳伦斯·利弗莫尔国家实验室以及其他单位的同位素浓缩工作的迅速发展，将会导致激光化学加工商业化。

全光纤激光振荡器具有结构简单、稳定性好、成本低廉等优点, 是目前光纤激光器工业市场中使用较多的一类激光器。2014年, 芬兰CoreLase公司推出了输出功率为2 kW的全光纤激光振荡器; 同年, 美国相干公司基于空间结构实现了输出功率为3 kW的全光纤激光振荡器; 2015年和2016年, 国防科技大学基于单端和双端抽运方案分别实现了输出功率为2 kW和2.5 kW的全光纤激光振荡器。由于受热效应、非线性效应和模式不稳定效应的限制, 基于振荡器结构的全光纤激光器的输出功率都不大于3 kW。2016年7月, 国防科技大学实现了输出功率为2.5 kW的全光纤激光振荡器, 其输出光谱的受激拉曼散射

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伪造 “代码被伪造的地方。 ” 使用一个简单的命令创建和部署渐进式Web应用程序。 入门： 确保使用全局-g标志安装Forge： npm install the_forge -g forge 创建项目时，系统将询问您如何托管它。 如果您尚未登录，系统将指导您登录Firebase或AWS。 验证后，回答问题以选择要创建的PWA类型，并命名新的项目目录。 一切都会为您生成并部署！ 立即开始锻造您的PWA。 您的服务器和Webpack文件已预先配置并可以使用，但可以随应用程序的进行轻松修改以满足您的需求。 进行更改后，可以运行forge -r重新部署。 关于导航目录的注意事项：Forge会扫描终端当前工作目录中的目录，因此在使用redeploy和init标志时，请确保从目标目录上方的一个目录中运行Forge。 如何创建新的Firebase项目： 导航到并查找“添加项目”按钮-> 按照说明创建新项目。 创建项目后，复制其名称（底部的名称）以在Forge CLI->中使用 如何使用AWS部署功能： 在选择AWS作为部署方法之前，请使用Homebrew安装Elastic bean

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