38、深度学习集成仿真：CAVIAR的应用与多域模拟

最新推荐文章于 2025-12-09 16:47:37 发布
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分类专栏： 深度学习赋能智能车联 文章标签： CAVIAR 深度学习 集成仿真
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深度学习集成仿真：CAVIAR的应用与多域模拟

1. 引言

在人工智能和机器学习（AI/ML）模型的训练中，生成真实数据是一项艰巨的任务，因此合成数据成为了一种有效的替代方案。CAVIAR是一种基于Raymobtime方法的仿真架构，旨在为5G物理层的AI/ML提供支持。它集成了通信网络、车辆网络、计算机视觉和AI/ML等多领域技术，具有广泛的应用前景。

2. CAVIAR简介

CAVIAR建立在Raymobtime方法论基础上，通过射线追踪生成通信信道的片段，以促进5G物理层的AI/ML应用。与相关的Veneris系统相比，CAVIAR的主要区别在于其集成了AI/ML和计算机视觉技术。此外，CAVIAR依赖于广泛采用和验证的商业射线追踪软件Wireless InSite，该软件支持无线通信中采用的频段的高级功能，如毫米波（mmWaves）的漫散射。

3. 可从CAVIAR仿真中受益的应用

3.1 无人机赋能的AI/ML仿真

无人机（UAV）在许多领域展现出了巨大的应用潜力，如机器人技术、交通监控、矿产勘探、互联网无人机配送系统、军事和电信等。然而，在仿真无人机任务时，研究人员面临着一些关键挑战。

  • 自主性与功能放置 ：无人机的自主性和功能放置是仿真中的重要方面。在某些情况下，无人机并非完全自主，部分处理任务可能在边缘或云端执行。例如，轨迹计算可以由无人机完成，但整个任务可能仍依赖于计算机视觉来寻找目标。
  • 路径规划 ：路径规划是无人机轨迹和自主性的关键因素。它指的是物体从起始位置
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37、深度学习算法基础与集成仿真在车辆网络中的应用
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本文探讨了深度学习算法在交通流量预测、驾驶员行为分析和车辆通信中的应用，介绍了集成仿真（如CAVIAR）在6G及未来网络研究中的关键作用。文章重点分析了深度学习与集成仿真的协同机制，展示了二者如何相互促进推动车辆网络发展，并讨论了未来趋势、挑战及应对策略，为智能交通与自动驾驶领域的技术演进提供了系统性视角。
39、深度学习及其在车辆网络中的模拟应用
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本文探讨了深度学习在毫米波和太赫兹频段车辆网络中的模拟应用，重点介绍了Raymobtime和Caviar两种无线信道生成与仿真方法。Raymobtime结合射线追踪与3D移动场景，生成包含信道、LIDAR和RGB图像的多模态数据集；Caviar支持in-loop与out-loop架构，实现AI/ML驱动的动态通信与感知联合仿真。文章展示了基于LIDAR的V2I波束选择和无人机目标跟踪两个应用案例，验证了深度学习模型在降低系统开销和提升任务性能方面的优势，并强调了通信链路质量对云端AI任务的关键影响。
神经网络与深度学习【自用】
qq_61803559的博客
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深度学习（9）：超参数调试
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04-19 412
如果我们采用一个Adam梯度下降法，将会有学习率、网络层数、每层神经元个数、beta1、beta2等等超参数需要我们调整。面对这么多排列组合的可能性，我们需要采用适当的超参数选取策略。 1.超参数重要性排列（吴恩达老师个人意见） t0：学习率 t1：momentum的beta，隐藏层节点数、mini_batch大小 t2：网络层数、learning_rate_decay（学习率衰减参数） t3（不...
超参数与超参数搜索（吴恩达深度学习笔记）
m0_75273286的博客
12-05 112
本文总结了神经网络超参数的重要性和选取策略。超参数按重要性可分为三档：学习率α最重要；动量β1、mini-batch大小和隐藏单元数次之；隐藏层数和学习率衰减参数相对次要。超参数选取应采用随机采样原则，对大范围参数先粗搜索再精细调整。对于不同参数需采用不同采样尺度：隐藏层数用线性尺度，学习率建议用对数尺度。文中还介绍了两种搜索策略：Pandas策略（单模型连续调整）和Caviar策略（多模型并行试验）。这些方法能有效指导超参数优化过程。
深度学习基础—超参数调试
sniper_fandc的博客
08-19 2691
在训练深度网络最难的事情之一是超参数的选择，如何选择合适的超参数取值？下面我将谈谈，如下是我所理解的超参数调试顺序：重要性排序超参数Top1梯队学习率aTop2梯队min-batch大小，隐层神经元个数，动量梯度下降法参数bTop3梯队隐层层数，学习衰减率，Adam优化的参数b1、b2ℇ实际上，Adam优化的参数b1、b2、ℇ通常不进行调试，选择默认值就能有很好的效果，即b1=0.9、b22.核心思想如何选择合适超参数值？与其说是选择，不如说是实验。
斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！
Alexquyun的专栏
06-24 1016
这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉 Python、对机器学习有基本了 解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：“深度学习是科技业 最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。” 学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。
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深度学习学习笔记——C2W3-3——实践中的超参数调优：熊猫法和鱼子酱法
预见未来to50的专栏
01-07 1077
你的第二个模型可能生成不同的学习曲线，可能看起来像这样。同时，你可能训练第三个模型，生成这样的学习曲线，还有另一个，也许这个发散了，看起来像这样，等等。因此即使你只在一个问题上工作，例如物流学，你可能找到了一个好的超参数设置并继续开发你的算法，或者看到你的数据在几个月内逐渐变化，或者也许只是升级了数据中心中的服务器。尽管如此，即使是熊猫方法，训练一个模型并看到其效果或不效果后，也许在第二周或第三周，你可能会初始化一个不同的模型，然后照顾它就像熊猫在一生中也可以有多个孩子，即使一次只有一个或少数几个孩子。
深度学习与场景理解在滞留物识别与异常行为检测中的应用
"“基于场景理解和深度学习的滞留物识别和异常行为检测方法研究(毕设&课设论文参考).pdf”这篇论文聚焦于计算机视觉领域中的滞留物检测和异常行为识别，主要针对公共场所和人群密集地区的安全监控。作者张愚在南昌...
吴恩达深度学习笔记：超 参 数 调 试 、 Batch 正 则 化 和 程 序 框 架（Hyperparameter tuning）3.2-3.3
weixin_43597208的博客
05-17 1038
或者，如果你要选取神经网络的层数，我们称之为字母𝐿，你也许会选择层数为 2 到 4 中的某个值，接着顺着 2，3，4 随机均匀取样才比较合理，你还可以应用网格搜索，你会觉得 2，3，4，这三个数值是合理的，这是在几个在你考虑范围内随机均匀取值的例子，这些取值还蛮合理的，但对某些超参数而言不适用。如果你没有在超参数选择中作出正确的标尺决定，别担心，即使你在均匀的标尺上取值，如果数值总量较多的话，你也会得到还不错的结果，尤其是应用从粗到细的搜索方法，在之后的迭代中，你还是会聚焦到有用的超参数取值范围上。
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
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m0_50481455的博客
12-09 291
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
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12-05 142
PyTorch 官方提供了几种安装方法，可以通过 pip 或 conda 进行安装。
深入浅出卷积神经网络（CNN）：从LeNet到Vision Transformer的演进及其实战应用
云雾J视界的博客
12-04 986
本文系统梳理卷积神经网络从LeNet到Vision Transformer的演进脉络，聚焦“为何选用ResNet而非VGG”这一典型面试问题，揭示其背后的技术选型逻辑。文章基于CVPR、ICLR等顶会论文及MLPerf等公开基准，深入剖析四代架构——奠基（LeNet/AlexNet）、深度爆发（VGG/ResNet）、效率觉醒（MobileNet）与注意力时代（ViT/ConvNeXt）的核心创新与工程权衡。
深度学习与机器学习的3个关键区别
dream_it_come_in的博客
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在人工智能的浪潮中，“机器学习” 和 “深度学习” 是两个高频出现却常被混淆的概念。很多人误以为深度学习是机器学习的 “升级版”，但实际上二者在技术逻辑、适用场景和核心能力上存在本质区别。今天我们就从三个核心维度，拆解它们的关键差异，帮你快速理清 AI 技术的底层逻辑。
Transformer 能否取代 CNN？图像去噪中的新范式探索
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引言：一场视觉任务的范式之争自 2017 年 Transformer 诞生以来，这场最初为自然语言处理设计的架构，正以不可阻挡的势头冲击计算机视觉领域。从 ViT 打破 CNN 在图像分类的垄断，到 Swin Transformer 横扫分割、检测任务，“Transformer 能否取代 CNN” 成为业界持续争论的焦点。而在图像去噪这一基础任务中，这一争论更具现实意义 ——CNN 凭借局部建模优势长期占据主导，Transformer 则以全局注意力机制带来新可能。
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【农作物谷物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-05 850
农作物谷物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对11种常见的谷物图片数据集（‘大米’, ‘小米’, ‘燕麦’, ‘玉米渣’, ‘红豆’, ‘绿豆’, ‘花生仁’, ‘荞麦’, ‘黄豆’, ‘黑米’, ‘黑豆’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。
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卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（2） 四、池化层 五、全连接层 六、输出层 #人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前沿#Agent大模型#工信部证书#人工智能证书#职业证书
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